| 对比项 | Apache SeaTunnel | DataX | Apache Sqoop | Apache Flume | Flink CDC |
| 部署难度 | 轻易 | 轻易 | 中等，依赖于 Hadoop 生态体系 | 轻易 | 中等，依赖于 Hadoop 生态体系 |
| 运行模式 | 分布式，也支持单机 | 单机 | 自己不是分布式框架，依赖 Hadoop MR 实现分布式 | 分布式，也支持单机 | 分布式，也支持单机 |
| 健壮的容错机制 | 无中央化的高可用架构设计，有完善的容错机制 | 易受好比网络闪断、数据源不稳定等因素影响 | MR 模式重，出错处理处罚贫苦 | 有肯定的容错机制 | 主从模式的架构设计，容错粒度比力粗，轻易造成延时 |
| 支持的数据源丰富度 | 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、Hive、S3、RedShift、HBase、Clickhouse等过 100 种数据源 | 支持 MySQL、ODPS、PostgreSQL、Oracle、Hive 等 20+ 种数据源 | 仅支持 MySQL、Oracle、DB2、Hive、HBase、S3 等几种数据源 | 支持 Kafka、File、HTTP、Avro、HDFS、Hive、HBase等几种数据源 | 支持 MySQL、PostgresSQL、MongoDB、SQLServer 等 10+ 种数据源 |
| 内存资源占用 | 少 | 多 | 多 | 中等 | 多 |
| 数据库连接占用 | 少(可以共享 JDBC 连接) | 多 | 多 | 多 | 多(每个表需一个连接) |
| 主动建表 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 整库同步 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持(每个表需设置一次) |
| 断点续传 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 多引擎支持 | 支持 SeaTunnel Zeta、Flink、Spark 3 个引擎选其一作为运行时 | 只能运行在 DataX 自己引擎上 | 自身无引擎，需运行在 Hadoop MR 上，任务启动速度非常慢 | 支持 Flume 自身引擎 | 只能运行在 Flink 上 |
| 数据转换算子(Transform) | 支持 Copy、Filter、Replace、Split、SQL 、自界说 UDF 等算子 | 支持补全，过滤等算子，可以 groovy 自界说算子 | 只有列映射、数据类型转换和数据过滤基本算子 | 只支持 Interceptor 方式简单转换操作 | 支持 Filter、Null、SQL、自界说 UDF 等算子 |
| 单机性能 | 比 DataX 高 40% - 80% | 较好 | 一样平常 | 一样平常 | 较好 |
| 离线同步 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 增量同步 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 实时同步 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| CDC同步 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 批流一体 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 准确同等性 | MySQL、Kafka、Hive、HDFS、File 等连接器支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持准确，提供肯定程度的同等性 | MySQL、PostgreSQL、Kakfa 等连接器支持 |
| 可扩展性 | 插件机制非常易扩展 | 易扩展 | 扩展性有限，Sqoop主要用于将数据在Apache Hadoop和关系型数据库之间传输 | 易扩展 | 易扩展 |
| 统计信息 | 有 | 有 | 无 | 有 | 无 |
| Web UI | 正在实现中(拖拉拽即可完成) | 无 | 无 | 无 | 无 |
| 与调度体系集成度 | 已经与 DolphinScheduler 集成，后续也会支持其他调度体系 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 无 |
| 社区 | 活跃 | 非常不活跃 | 已经从 Apache 退役 | 非常不活跃 | 非常活跃 |
每种工具都有其特定的使用场景和优缺点。选择合适的工具需要根据详细的业务需求、数据类型、处理处罚方式等因素综合思量。在实际应用中，往往需要根据项目的详细需求灵活选择和组合这些工具，以达到最佳的数据处理处罚效果。