从接触DataX起就有一个疑问，它和Sqoop到底有什么区别，昨天部署好了DataX和Sqoop，就可以对两者进行更深入的了解了。
两者从原理上看有点相似，都是解决异构环境的数据交换问题，都支持oracle，mysql，hdfs，hive的互相交换，对于不同数据库的支持都是插件式的，对于新增的数据源类型，只要新开发一个插件就好了，
但是只细看两者的架构图，很快就会发现明显的不同
DataX架构图
- Job: 一道数据同步作业
- Splitter: 作业切分模块，将一个大任务与分解成多个可以并发的小任务.
- Sub-job： 数据同步作业切分后的小任务
- Reader(Loader): 数据读入模块，负责运行切分后的小任务，将数据从源头装载入DataX
- Storage: Reader和Writer通过Storage交换数据
- Writer(Dumper): 数据写出模块，负责将数据从DataX导入至目的数据地
Sqoop架构图
DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载。
而Sqoop充分里面了map-reduce的计算框架。Sqoop根据输入条件，生成一个map-reduce的作业，在Hadoop的框架中运行。
从理论上讲，用map-reduce框架同时在多个节点上进行import应该会比从单节点上运行多个并行导入效率高。而实际的测试中也是如此，测试一个Oracle to hdfs的作业，DataX上只能看到运行DataX上的机器的数据库连接，而Sqoop运行时，4台task-tracker全部产生一个数据库连接。调起的Sqoop作业的机器也会产生一个数据库连接，应为需要读取数据表的一些元数据信息，数据量等，做分区。
Sqoop现在作为Apache的***项目，如果要我从DataX和Sqoop中间选择的话，我想我还是会选择Sqoop。而且Sqoop还有很多第三方的插件。早上使用了Quest开发的OraOop插件，确实像quest说的一样，速度有着大幅的提升，Quest在数据库方面的经验，确实比旁人深厚。
- Transfer highly clustered data more than five times faster than with Sqoop alone
- Avoid scalability issues that can occur with Sqoop when data has no primary key or is not stored in primary key order
- Reduce CPU by up to 80 percent and IO time by up to 95 percent
- Prevent disruption to concurrently running Oracle workload
- Get free use of Data Transporter for Hive, a Java command-line utility that allows you to execute a Hive query and insert the results into an Oracle table
在我的测试环境上，一台只有700m内存的，IO低下的oracle数据库，百兆的网络，使用Quest的Sqoop插件在4个并行度的情况下，导出到HDFS速度有5MB/s ，这已经让我很满意了。相比使用原生Sqoop的2.8MB/s快了将近一倍，sqoop又比DataX的760KB/s快了两倍。
另外一点Sqoop采用命令行的方式调用，比如容易与我们的现有的调度监控方案相结合，DataX采用xml 配置文件的方式，在开发运维上还是有点不方便。
附图1.Sqoop with Quest oracle connector
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