【大数据工具选型】ETL&同步&调度工具比较-Kettle、Streamset，DataX、Sqoop、Canel，DolphinSchedule、Azkaban、Oozie、Airflow、Xxl Job

〇、概述

1、常用资料

dolphinscheduler用户手册：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/latest/user_doc/system-manual.html

airflow官方文档：airflow.apache.org

2、理解

数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址

3、选型

（1）ETL

Kettle

Streamset

（2）同步

DataX

Sqoop

Canel

（3）调度

DolphinSchedule

Azkaban

Oozie on Hue

Airflow

一、ETL

（一）Kettle

1、简介

Spoon图形化界面操作

支持的数据源丰富，但支持的数据源不主流

kettle是做数据清洗，转换工作的工具

2、组成

（1）转换Transformation：多个数据源输入

各种各样的输入（HDFS、parquet、HBASE输入）、转换和输出（如HDFS、parquet、HBASE、表输出或数据同步功能）【dolphinschedule需要集成datax插件做数据同步】

（2）作业Job：循环成圈，可以包含作业或转换

内部可以包含：开始、设置变量、成功和转换

可以定时调度&发送邮件

3、kettle调用

（1）API方式调用kettle

https://blog.csdn.net/qq_32577829/article/details/123867367

http://www.kettle.net.cn/2230.html

（2）集成平台

构建定时调度任务

4、优化

spoon脚本

调大JVM内存大小

线程堆栈大小

if "%PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS%"=="" set PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms2048m" "-Xmx2048m" "-XX:MaxPermSize=256m"

增大缓存

使用数据库连接池

提高批处理的commit size

避免使用update , delete操作，尤其是update,如果可以把update变成先delete,  后insert；

5、解决阻塞

（1）流数据执行阻塞

添加阻塞的组件

可以设置阻塞到哪一步才能执行

（2）资源库死锁问题

dbeaver连kettle库，打开锁古管理器，关掉被锁住的进程

出现原因：同一时间更新同一表会造成线程占用

6、其他版本

spoon：客户端，免安装

kettle online：不好下载，收费

webspoon：docker安装，有点卡顿，和spoon界面一样

kettle-scheduler-boot：基于kettle8.3的API，https://www.35youth.cn/886.html

（博主整理了mysql手册https://www.35youth.cn/mysql.html）

（二）Streamset

大数据实时采集ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。

数据源支持MySQL、Oracle等结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS、Hive、Hbase、Kudu、Solr、Elasticserach等

创建一个Pipelines管道需要配置数据源(Origins)、操作(Processors)、目的地(Destinations)三部分

二、同步

 （一）DataX

1、概述

（1）概述

异构数据源离线同步工具，将网状同步链路转为星型同步链路，通过接入不同的数据源，让datax作为中间载体

【想起kettle的转换图标】

（2）组成

Reader采集模块、Writer写入模块、Framework数据传输通道

（3）原理

job管理单个作业，task对job切分（作业最小单元），每个task负责一部分同步工作；schedule将task归为5个一组，通过taskgroup对task进行启动

（4）实现方式

通过脚本调用Python2，再解析JSON文件（如：python datax.py /opt/module/datax/job/job.json）

对数据库压力小，全量速度快，适合做数据同步工作

不支持增量同步

2、案例

查看官方模板：python /opt/module/datax/bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter

使用：[atguigu@hadoop102 datax]$ bin/datax.py job/hdfs2mysql.json

（1）从stream流读取数据并打印到控制台

[atguigu@hadoop102 job]$ /opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/stream2stream.json

"writer": {
          "name": "streamwriter",
          "parameter": {
            "encoding": "UTF-8",
            "print": true
          }
        }
      }
    ],

（2）读取MySQL中的数据存放到HDFS

[atguigu@hadoop102 datax]$ bin/datax.py job/mysql2hdfs.json

（3）读取HDFS数据写入MySQL

[atguigu@hadoop102 datax]$ bin/datax.py job/hdfs2mysql.json

（4）从Oracle中读取数据存到MySQL

/opt/module/datax/bin/datax.py /opt/module/datax/job/oracle2mysql.json

（5）读取Oracle的数据存入HDFS中

[oracle@hadoop102 datax]$ bin/datax.py job/oracle2hdfs.json

（6）读取MongoDB的数据导入到HDFS

 [atguigu@hadoop102 datax]$ bin/datax.py job/mongdb2hdfs.json

（7）读取MongoDB的数据导入MySQL

[atguigu@hadoop102 datax]$ bin/datax.py job/mongodb2mysql.json

（二）Sqoop

Sqoop，SQL-to-Hadoop 即 “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL”

 （三）Canel

基于数据库增量日志解析，提供增量数据实时订阅和消费，目前主要支持了MySQL，也支持mariaDB。

三、调度

（一）DolphinSchedule

支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process【兼容传统与大数据】

通过拖拽来绘制DAG

（二）Azkaban

hadoop的job调度，适合shell脚本，当job不多的时候，可以使用

Azkaban支持直接传参，例如${input}。

（三）Oozie on Hue

hadoop可视化平台Hue的插件

Cloudera公司，需要预先将规则定义在workflow.xml中

Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}

（四）Airflow

是apache的一个顶级开源项目由python编写

ariflow功能比azkaban完整强大

airflow在部署运维以及使用上要比azkaban复杂，成本高

将工作流编写任务的有向无环图(DAG)

通过airflow webserver -p 8080 -D启动web服务，通过airflow scheduler -D启动调度

通过编写python文件和配置文件，执行python文件中对应的任务

查看所有dag任务：airflow list_dags

（五）Xxl Job