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