作为阿里早期的开源产品，DataX是一款非常优秀的数据集成工具，普遍被用于多个数据源之间的批量同步，包括类似Apache DolphinScheduler的Task类型也对DataX进行了适配和增强，可以直接在DolphinScheduler里面利用通用的数据源调用DataX进行数据批量同步。

作为DolphinScheduler的社区支持者和商业版本的提供者，白鲸开源在升级到商业版WhaleScheduler的时候也遇到使用DataX的用户，因为白鲸开源也在主力维护者另外一个Apache顶级社区 Apache SeaTunnel，它对应的商业版是WhaleTunnel。所以，经常有客户会询问，WhaleTunnel比DataX优势在哪里啊？ 性能到底如何？今天这里用一个客户实际的POC案例来实景对弈下，以及最终用户为什么选择WhaleTunnel替换了开源的DataX。

功能差异

首先，从功能上，我们来对比下商业版WhaleTunnel和DataX的差异点。可以看到WhaleTunnel作为一个商业数据集成工具，不仅具备了Apache SeaTunnel开源的多线功能，还在数据源数量、可视化、DDL变更和运维监控方面都做了增强，对比DataX来讲，更是在集群稳定性、批流一体、数据源以及可视化上有明显优势：

对比项	WhaleTunnel(商业)	DataX
部署难度	容易	容易
运行模式	分布式，也支持单机	单机
健壮的容错机制	无中心化的高可用架构设计，有完善的容错机制	易受网络闪断、数据源不稳定等因素影响
支持的数据源丰富度	支持批量和CDC 165种数据源： MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、SAP Hana、Hive、S3、OSS】文件、RedShift、PolarDB HBase、Doris、Clickhouse等实时和批量数据源还在快速增长	支持批量数据源：MySQL、ODPS、PostgreSQL、 Oracle、Hive 等 20+ 种批量数据源
商业版连接器	针对多种常见数据源，Doris、StarRocks、GaussDB、Redshift、偶数等单独与原厂共同定制开发底层商业版连接器，性能大幅超过开源版连接器	开源版连接器
内存资源占用	少	多
数据库连接占用	少(可以共享 JDBC 连接)	多
自动建表	支持	不支持
整库同步	支持	不支持
断点续传	支持	不支持
JDBC 连接池复用	支持
DDL变更支持	强，支持多种数据源DDL变更	不支持
可视化设计	支持完全可视化数据源管理、数据Mapping定义任务定义、运维监控、告警	不支持
多引擎支持	基于商业扩展的SeaTunnel Zeta引擎	只能运行在DataX自己的引擎上
数据转换算子(Transform)	支持Copy、Filter、Replace、Split、SQL 、自定义 UDF等算子。 商业专有Transform：添加列，改类型，删除列，改列名，Transform支持DDL变更适配，在DDL变更场景也支持Transform自适应。	支持补全，过滤等算子，可以 groovy自定义算子
单机性能	比DataX高30%-80%	较好
批量同步	支持	支持
增量同步	支持	支持
实时同步	支持	不支持
CDC同步	支持	不支持
批流一体	支持	不支持
精确一致性	所有JDBC访问的数据库（比如MySQL, SQLServer, PG, Oracle等）、Kafka、Hive、HDFS、File , SFTP, FTP等连接器支持	不支持
可扩展性	插件机制非常易扩展	易扩展
进度监控及统计信息	丰富的可视化监控，同步进度、速率，表同步情况，任务错误情况，同步条数等监控信息，DDL变更提醒、数据模型变更提醒等。	无监控界面，可以在DolphinScheduler级别实现任务级别的监控
告警	支持DDL变更告警，数据延迟告警，数据异常报警等	不支持
Web UI	全部可视化建立数据映射以及同步任务，并与商业版本调度WhaleScheduler集成，支持完全可视化数据源管理、任务定义、运维监控、告警等	无
与调度系统集成度	与商业版本调度WhaleScheduler深度集成，支持各种调度传参数用于同步，比如日历，牌等信息	已经与DolphinScheduler集成

性能差异

具体到性能方面，到底孰弱孰强，我们直接上用户具体测试的实际场景来看（这是在征求某零售客户许可后公布的测试POC数据内容，已混淆其中的各项业务相关内容）：

测试内容：

• 单表（80个字段，数千万条记录）
• 源数据库：Oracle
• 目标数据库：Apache Doris
• WhaleTunnel与DataX并行度：10 WhaleTunnel采用可视化界面配置，DataX采用WhaleScheduler中的DataX任务进行配置。

这是WhaleTunnel测试配置截图：

那么测试结果如何呢？

这是WhaleTunnel同步的性能速率：

这是同样配置服务下，单台DataX同步Insert的速率：

这是同样配置服务下，单台DataX同步upsert的速率：

可以看到，同样的数据，在同样的并行度情况下有如下测试结论：

可以看到，在这个场景下，因为WhaleTunnel在源连接器读取速度、商业引擎以及商业写入连接器方面都有大幅优化，在同样并行度的Insert场景下，速度是DataX的2.2倍；而Upsert场景下，WhaleTunnel速度是DataX的2.6倍。而这只是WhaleTunnel单台服务器的场景，WhaleTunnel还支持集群部署来提高并行度性能，同时WhaleTunnel集群还支持CDC实时数据同步，可以说功能上完全就是新一代的数据集成工具。

结论

综上，可以看到WhaleTunnel在开源版的Apache SeaTunnel之上增加了大量商业版功能，并对可视化开发、引擎、接口、Transform、DDL、运维监控做了大量优化和开发。而两者基于新一代数据集成引擎SeaTunnel Zeta，在批量同步、实时同步方面都是在行业当中的佼佼者。与DataX相比，WhaleTunnel更适用于多种场景、多数据源的数据同步，同时也可以帮助用户全面从DolphinScheduler+DataX的组合中平滑升级到WhaleScheduler+WhaleTunnel的新一代DataOps平台里，满足用户多云、混合云、多数据源的批量、CDC实时的数据集成工作需求。

如果对数据集成和同步工具商业版WhaleTunnel感兴趣，可扫描下方二维码沟通咨询。

本文由 白鲸开源科技 提供发布支持！