想不到WhaleStudio和Talend的差異竟如此之大！

最近我們遇到很多客戶需求是把Talend遷移到WhaleStudio，主要是發現WhaleStudio支持的數據源多很多，從各個版本的SAP到AWS Redshift，S3，從MangoDB CDC到 Neo4J甚至各種國產信創數據源，可謂應有盡有。同時，客戶發現WhaleStudio同步效率比Talend要高，加上WhaleStudio簡單易操作，更符合華人的使用習慣，使得整體開發效率提升。因此開始大量客戶開始嘗試POC並遷移上線。如今，WhaleStudio已經在多家公司全面上線，穩定調度和同步客戶累計超過幾十萬的任務實例，幾十T的數據容量。

我們今天來對WhaleStudio和Talend這兩款產品進行一次詳細的對比，大概就不難理解為什麼這麼多客戶不惜大量人力、物力、財力也要用WhaleStudio來替換Talend了。

我們都知道，WhaleStudio和Talend都是數據集成和工作流調度領域的工具，相對於Talend這個由老牌ETL公司建立的產品，WhaleStudio算是後起之秀，但這絲毫不影響WhaleStudio成為越來越多企業更優的選擇。總的來說，這兩款產品各自具有獨特的特點和優勢，本文將從多個維度對比這兩款工具，以幫助用戶更好地理解它們的不同之處。

WhaleStudio是什麼？

WhaleStudio是Apache DolphinScheduler和Apache SeaTunnel核心研發成員開發的的商業化雲原生DataOps平臺，其包含的WhaleScheduler數據調度模塊提供實時任務管理支持的能力，WhaleTunnel提供強大的數據集成能力，綜合起來，WhaleStudio提供的是助力企業智能化地完成多數據源、多雲及信創環境的數據集成、調度開發和治理，提高企業解決數據問題的效率的能力。

• WhaleScheduler：是由Apache DolphinScheduler核心團隊打造的WhaleStudio的數據調度模塊，同時也提供實時任務管理支持，包括Spark Streaming、Flink Streaming、WhaleTunnel Streaming（CDC）、Java Jar等。

• WhaleTunnel：Apache SeaTunnel核心成員打造的商業版數據集成模塊，支持批流一體的數據集成，擁有快速的數據傳輸速度、高準確率和強穩定性。

Talend是什麼？

Talend是一個成熟的數據集成平臺，其基本功能和模塊包括Talend Data Integration、Talend Big Data Integration、Talend Cloud、Talend Data Fabric、Talend Data Quality和Talend MDM（Master Data Management），提供廣泛的數據服務，包括ETL、數據質量、數據治理等。

WhaleStudio和Talend都是功能強大的數據集成和調度平臺，但它們在易用性、性能、開源生態、支持的數據源類型、數據同步能力、數據異常處理、券商行業特性支持、業務場景支持、開發DevOps支持以及AI支持等方面存在顯著差異，下麵一張圖可以很清晰地看出兩者的區別：

易用性

WhaleStudio支持全可視化界面，相容代碼，支持Excel等傳統工具生成，以及拖拽+自動化生成+Excel導入+Python生成的操作方式。界面友好直觀，開發整合IDE，支持可視化的數據同步。

雖然Talend也支持拖拽生成ETL和調度節點，但界面本身比較技術化且複雜，更像是一個IDE工具，因為每次構建完新任務之後需要打包後再運行，同時運行不依賴Talend環境，而是依賴java環境。

雖然這樣的設計衍生出一些好處，比如DAG可以更深層次的集成java語法寫java函數，打包後的Talend作業可以作為獨立的可執行文件運行，不依賴Talend Studio環境，打包過程會將作業的所有依賴項一起打包以確保作業在目標環境中運行時不會因為缺少依賴而失敗，以及打包後的作業可以集成到調度系統（如Talend Administration Center, Jenkins等）中等，但這樣的方式也帶來一些弊端，如使用成本高，要求工作人員熟練掌握Java語言，而且打包的過程也比較繁瑣，耗時耗力，更致命的是只支持線上，客戶端過慢。

開源生態

在開源生態方面，WhaleStudio有著更加廣泛的開源用戶基礎，它基於白鯨開源主要推進的Apache DolphinScheduler和Apache SeaTunnel頂級項目開發的，前者擁有超過12.5K的Star和全球超過5000+用戶，後者擁有超過7.6K的Star和全球超過3000+用戶。

而Talend雖然開源了DataFabric和OpenStudio，但在GitHub上表現平平，fork和star都在2位數，開源文檔做得並不完善，而且對於國人來說，Talend員工大部分在法國，本土化沒有做到讓人滿意。

先進性

WhaleStudio基於Apache DolphinScheduler和Apache SeaTunnel，支持分散式控制節點和執行節點。

相對來說，Talend支持HA控制節點，多執行節點設計，但大任務併發受限。

性能

WhaleStudio客戶生產環境已支持300萬+任務併發，PB級數據同步。

同步在多家用戶可客戶的Pb級環境數據已經驗證。尤其是針對ARM CPU進行優化，性能卓越，在客戶ARM POC環境下表平均平均同步速率是DataX的16.9倍。

Talend的調度支持在數千級別，同步性能在Tb級數據已經得到驗證。

數據源類型支持

數據源類型支持也是數據集成調度產品先進性的重要衡量標準，誰擁有更加完整的數據源支持，就能在大數據生態中占據高地。

目前，WhaleStudio支持全球大數據生態、資料庫、雲生態等上百種，並且在與更多開源社區合作，生態不斷拓展。在雲原生支持上，WhaleStudio既支持華為、阿裡、信創等中國特殊生態，同時支持AWS，且最新版本的數據源支持數量已經達到了188個。

部分支持數據源

相比之下，Talend支持全球資料庫生態與雲生態，但大數據生態、特別是新興的大數據生態支持有限，且版本更新不及時，更不支持中國特殊生態，這一點是遭很多中國廠商棄用的重要原因之一。

非結構化/結構化數據支持

WhaleStudio支持大多數非結構化數據源處理到為結構化數據，而Talend不支持非結構化數據，想要轉化為結構化數據，需要載入後再進行處理。

數據同步

WhaleStudio支持多種數據同步方式，包括傳參、自動變更、自定義函數等，支持數據湖。Talend則支持傳參和自定義函數，不支持自動變更，支持海外雲，但不支持數據湖。

實時/批量處理能力

WhaleStudio支持批量、實時的數據同步與調度、CDC和斷點續傳、上下游表同步變更、數據湖等新興生態。

Talend支持實時、支持上下游表同步變更，批量數據處理，數據湖等生態支持有限。

數據異常處理

在比較重要的數據異常處理方面，WhaleStudio支持黑名單、白名單、數據重跑，按規則補數等規則，Talend僅支持支持數據重跑。

金融行業特性支持

除了通用的功能性外，對於業務場景的特殊支持也是對一款產品的重要挑戰。WhaleStudio由於金融行業客戶較多，在金融行業特性支持上下了更多的功夫，支持交易日曆，切日，數據日期 （牌），離線部署等對於券商比較關鍵的功能。而Talend作為一款通用軟體，針對券商的特殊需求需要單獨定製化開發。

業務場景支持

WhaleStudio支持嵌套、多重依賴、迴圈、條件等複雜任務邏輯組件，支持業務時間日曆、分等級參數控制、數據實例調整重跑、恢復失敗等操作。

Talend則只支持支持條件邏輯組件和數據實例重跑。

AI支持

WhaleStudio擁有10+AI組件，支持MLOps，大模型訓練與載入。而Talend不支持AI相關功能。

信創支持

這對國內企業來說是越來越重要的一環，在信創合規部署支持方面，WhaleStudio做到了完全的國產化，以適應國內企業的信創化需求：

• 支持國產伺服器，國產 CPU、記憶體、主板、硬碟等，如鯤鵬伺服器。
• 支持國產操作系統，如中標麒麟、銀河麒麟、紅旗 Linux等。
• 支持國產資料庫，如 達夢資料庫、GaussDB、TiDB、翰高、TDSQL等。
• 支持對系統部署所涉及到的伺服器、操作系統、中間件、資料庫進行信創化改造，滿足信創環境下系統遷移和原有任務調度的需求。

而Talend在信創化方面沒有很好的支持。

除了上文從易用性、開源生態等維度展開的對比外，WhaleStudio在數據集成和工作流調度具體功能方面相較於Talend展現出顯著優勢。憑藉其強大的數據源管理、精細的參數配置、靈活的依賴規則定義，以及與調度系統的深度集成，WhaleStudio提供了一個高效且用戶友好的數據處理平臺。其監控指標全面，支持斷點續傳和高可用集群部署，簡化了自動建表和任務依賴管理。此外，WhaleStudio的IDE功能強大，支持廣泛的組件和協同開發，無需外部版本控制工具，同時在執行環境和SQL操作上更為簡化和直觀，為用戶提供了一個安全、規範且智能化的數據集成環境。

結論

綜上所述，WhaleStudio以其多種數據源的支持、實時任務管理和強大的數據集成能力脫穎而出，而Talend則以其20年打造的平臺受到用戶的青睞。值得註意的是，WhaleStudio在數據源管理、參數定義、依賴規則、調度系統、監控指標、斷點續傳、集群部署、高可用性、自動建表、IDE功能、任務編排、任務管理、許可權控制、SQL操作簡化、執行環境、組件支持、協同開發和用戶友好性等方面，相比Talend有著明顯的優勢，能夠更好地滿足複雜大數據處理任務的需求。

請註意，本對比分析基於當前可用的信息，隨著技術的發展和更新，這些工具的功能和性能可能會有所變化。用戶在選擇時應根據具體的業務需求、技術棧和預算進行綜合考慮。

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