基于现在接触的ETL工具（datax和kettle）做个小总结

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现阶段需要做数据库同步工作，目前调研了两个工具datax和kettle

这两者各有优缺点，基本的就不总结了。现在说说一些关键点：

基本方面：

1.datax适合做数据同步工作；kettle适合数据清洗，转换工作

目前成型的可视化界面，datax推荐datax web，kettle后期维护用的界面推荐jenkins/kettle-manager简单

2.datax对于数据库压力比较小，全量读取速度优于kettle

3.对于一些方案的可行性，小数据量的选择全量对比，10w数据量大概3s完成插入更新全量抽取过程，还是比较快的。小数据量的情况下差别不大

4.目前生产可行方案可以选择datax+datax web/kettle

5.具体一些方案https://blog.csdn.net/inthat/article/details/84146346（虽然是datax的，但是kettle也适用）

6.日志方案是对于大量数据的最优选择，mysql用maxwell抓取日志或者上边提供的方案，oracle用ogg，sqlserver目前不清楚需要再找

7.保证kettle后期稳定的情况下用windows自带的定时任务或者Linux中用crontab

一些小坑：mysql 8.0驱动jar包方面更换，导致不能用，需要注意驱动

datax用的python版本要注意，2.6+版本和3.0+版本有语法差别（记得是括号问题）

centos 7可以通过添加打印机方式避免开机总是黑屏

后续继续补充

基于现在接触的ETL工具（datax和kettle）做个小总结

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原文地址：https://www.cnblogs.com/guitarlong/p/13218334.html