1.Sqoop与DataX
Sqoop依赖于Hadoop生态，充分利用了map-reduce计算框架，在Hadoop的框架中运行，对HDFS、Hive支持友善，在处理数仓大表的速度相对较快，但不具备统计和校验能力。
DataX无法分布式部署，需要依赖调度系统实现多客户端，可以在传输过程中进行过滤，并且可以统计传输数据的信息，因此在业务场景复杂(表结构变更)更适用，同时对于不同的数据源支持更好，同时不支持自动创建表和分区。支持流量控制，支持运行信息收集，及时跟踪数据同步情况。
DataX框架设计：
Sqoop采用命令行的方式调用，比如容易与我们的现有的调度监控方案相结合，DataX采用xml 配置文件的方式，在开发运维上还是有点不方便。
Sqoop只可以在关系型数据库和Hadoop组件之间进行数据迁移，而在Hadoop相关组件之间，比如hive和hbase之间就无法使用sqoop互相导入导出数据，同时在关系型数据库之间，比如mysql和oracle之间也无法通过sqoop导入导出数据。与之相反，DataX能够分别实现关系型数据库Hadoop组件之间、关系型数据库之间、Hadoop组件之间的数据迁移。
2.Sqoop与Canal
Sqoop: 同步全量数据，能够实现对关系型数据的全量同步，但在很多业务场景下，由于数据量非常大，每天全量同步，对于Hadoop的压力较大，因此要慎用。
Canal: 主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，只同步更新的数据。也可以配置MQ模式，配合RocketMQ或者Kafka，Canal会把数据发送到MQ的topic中，然后通过消息队列的消费者进行处理。
Canal的工作原理就是把自己伪装成MySQL slave，基于监听binlog日志去进行同步数据的。