6.5、DataX性能对比

2017年09月27日 10:21 | 2379次浏览 作者原创 版权保护

sqoop主要特点

1、可以将关系型数据库中的数据导入hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中,也可将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中;

2、sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架,根据输入条件生成一个map-reduce作业,在hadoop集群中运行。采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作, 速度比单节点运行多个并行导入导出效率高,同时提供了良好的并发性和容错性;

3、支持insert、update模式,可以选择参数,若内容存在就更新,若不存在就插入;

4、对国外的主流关系型数据库支持性更好。


datax主要特点:

1、异构数据库和文件系统之间的数据交换;

2、采用Framework + plugin架构构建,Framework处理了缓冲,流控,并发,上下文加载等高速数据交换的大部分技术问题,提供了简单的接口与插件交互, 插件仅需实现对数据处理系统的访问;

3、数据传输过程在单进程内完成,全内存操作,不读写磁盘,也没有IPC;

4、开放式的框架,开发者可以在极短的时间开发一个新插件以快速支持新的数据库/文件系统。


sqoop和datax的区别:

1、sqoop采用map-reduce计算框架进行导入导出,而datax仅仅在运行datax的单台机器上进行数据的抽取和加载,速度比sqoop慢了许多;

2、sqoop只可以在关系型数据库和hadoop组件之间进行数据迁移,而在hadoop相关组件之间,比如hive和hbase之间就无法使用sqoop互相导入导出数据, 同时在关系型数据库之间,比如mysql和oracle之间也无法通过sqoop导入导出数据。与之相反,datax能够分别实现关系型数据库和hadoop组件之间、关系型数据库 之间、hadoop组件之间的数据迁移;

3、sqoop是专门为hadoop而生,对hadoop支持度好,而datax可能会出现不支持高版本hadoop的现象;

4、sqoop只支持官方提供的指定几种关系型数据库和hadoop组件之间的数据交换,而在datax中,用户只需根据自身需求修改文件,生成相应rpm包,自行安装之后就可以使用自己定制的插件;


性能比较

1、mysql->hdfs

在mysql中生成50,000,000条数据,将这些数据分别使用datax和sqoop导入到hdfs中,分别比较它们的性能参数:

sqoop:

属性
CPU时间(ms)325500
读取物理内存快照大小(byte)3045625856
读取虚拟内存快照大小(byte)10975498240
平均速率(MB/s)20.0809
总时间(s)99.2047


datax:

属性
CPU平均占用率(%)21.99
平均速率(MB/s)4.95
总时间(s)202


2、oracle->hdfs

在oracle中生成50,000,000条数据,将这些数据分别使用datax和sqoop导入到hdfs中,分别比较它们的性能参数:

sqoop:

属性
CPU时间86510毫秒
读取物理内存快照大小2865557504
读取虚拟内存快照大小10937077760
平均速率6.4137MB/s
总时间94.9979s

datax:

属性
CPU平均占用率15.50%
平均速率5.14MB/s
总时间122s


与TDH的兼容性

1、与TDH中的hadoop版本兼容,能够将关系型数据库中数据导入TDH中的hdfs中;

2、datax拥有一个sqoop没有的功能,就是将数据从hdfs导入到hbase,但是该功能目前仅仅支持的hbase版本为:0.94.x和1.1.x两个。而TDH中hyperbase的hbase版本为0.98.6,所以也不支持TDH的Hyperbase。



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