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支援的資料來源多很多，從各個版本的SAP到AWS Redshift，S3，從MangoDB CDC到 Neo4J甚至各種國產信創資料來源，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，穩定排程和同步客戶累計超過幾十萬的任務例項，幾十T的資料容量。
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都是資料整合和工作流排程領域的工具，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，以幫助使用者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資料排程模組提供實時任務管理支援的能力，WhaleTunnel提供強大的資料整合能力，綜合起來，WhaleStudio提供的是助力企業智慧化地完成多資料來源、多雲及信創環境的資料整合、排程開發和治理，提高企業解決資料問題的效率的能力。
- WhaleScheduler：是由Apache DolphinScheduler核心團隊打造的WhaleStudio的資料排程模組，同時也提供實時任務管理支援，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資料整合模組，支援批流一體的資料整合，擁有快速的資料傳輸速度、高準確率和強穩定性。
Talend是什麼？
Talend是一個成熟的資料整合平臺，其基本功能和模組包括Talend Data Integration、Talend Big Data Integration、Talend Cloud、Talend Data Fabric、Talend Data Quality和Talend MDM（Master Data Management），提供廣泛的資料服務，包括ETL、資料質量、資料治理等。
WhaleStudio和Talend都是功能強大的資料整合和排程平臺，但它們在易用性、效能、開源生態、支援的資料來源型別、資料同步能力、資料異常處理、券商行業特性支援、業務場景支援、開發DevOps支援以及AI支援等方面存在顯著差異，下面一張圖可以很清晰地看出兩者的區別：
易用性
WhaleStudio支援全視覺化介面，相容程式碼，支援Excel等傳統工具生成，以及拖拽+自動化生成+Excel匯入+Python生成的操作方式。介面友好直觀，開發整合IDE，支援視覺化的資料同步。
雖然Talend也支援拖拽生成ETL和排程節點，但介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執行，同時執行不依賴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可以更深層次的整合java語法寫java函式，打包後的Talend作業可以作為獨立的可執行檔案執行，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執行時不會因為缺少依賴而失敗，以及打包後的作業可以整合到排程系統（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，更致命的是隻支援線上，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使用者基礎，它基於白鯨開源主要推進的Apache DolphinScheduler和Apache SeaTunnel頂級專案開發的，前者擁有超過12.5K的Star和全球超過5000+使用者，後者擁有超過7.6K的Star和全球超過3000+使用者。
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，開源文件做得並不完善，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，支援分散式控制節點和執行節點。
相對來說，Talend支援HA控制節點，多執行節點設計，但大任務併發受限。
效能
WhaleStudio客戶生產環境已支援300萬+任務併發，PB級資料同步。
同步在多家使用者可客戶的Pb級環境資料已經驗證。尤其是針對ARM CPU進行最佳化，效能卓越，在客戶ARM POC環境下表平均平均同步速率是DataX的16.9倍。
Talend的排程支援在數千級別，同步效能在Tb級資料已經得到驗證。
資料來源型別支援
資料來源型別支援也是資料整合排程產品先進性的重要衡量標準，誰擁有更加完整的資料來源支援，就能在大資料生態中佔據高地。
目前，WhaleStudio支援全球大資料生態、資料庫、雲生態等上百種，並且在與更多開源社群合作，生態不斷擴充。在雲原生支援上，WhaleStudio既支援華為、阿里、信創等中國特殊生態，同時支援AWS，且最新版本的資料來源支援數量已經達到了188個。
部分支援資料來源
相比之下，Talend支援全球資料庫生態與雲生態，但大資料生態、特別是新興的大資料生態支援有限，且版本更新不及時，更不支援中國特殊生態，這一點是遭很多中國廠商棄用的重要原因之一。
非結構化/結構化資料支援
WhaleStudio支援大多數非結構化資料來源處理到為結構化資料，而Talend不支援非結構化資料，想要轉化為結構化資料，需要載入後再進行處理。
資料同步
WhaleStudio支援多種資料同步方式，包括傳參、自動變更、自定義函式等，支援資料湖。Talend則支援傳參和自定義函式，不支援自動變更，支援海外雲，但不支援資料湖。
實時/批次處理能力
WhaleStudio支援批次、實時的資料同步與排程、CDC和斷點續傳、上下游表同步變更、資料湖等新興生態。
Talend支援實時、支援上下游表同步變更，批次資料處理，資料湖等生態支援有限。
資料異常處理
在比較重要的資料異常處理方面，WhaleStudio支援黑名單、白名單、資料重跑，按規則補數等規則，Talend僅支援支援資料重跑。
金融行業特性支援
除了通用的功能性外，對於業務場景的特殊支援也是對一款產品的重要挑戰。WhaleStudio由於金融行業客戶較多，在金融行業特性支援上下了更多的功夫，支援交易日曆，切日，資料日期 （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。
業務場景支援
WhaleStudio支援巢狀、多重依賴、迴圈、條件等複雜任務邏輯元件，支援業務時間日曆、分等級引數控制、資料例項調整重跑、恢復失敗等操作。
Talend則只支援支援條件邏輯元件和資料例項重跑。
AI支援
WhaleStudio擁有10+AI元件，支援MLOps，大模型訓練與載入。而Talend不支援AI相關功能。
信創支援
這對國內企業來說是越來越重要的一環，在信創合規部署支援方面，WhaleStudio做到了完全的國產化，以適應國內企業的信創化需求：
- 支援國產伺服器，國產 CPU、記憶體、主機板、硬碟等，如鯤鵬伺服器。
- 支援國產作業系統，如中標麒麟、銀河麒麟、紅旗 Linux等。
- 支援國產資料庫，如 達夢資料庫、GaussDB、TiDB、翰高、TDSQL等。
- 支援對系統部署所涉及到的伺服器、作業系統、中介軟體、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排程的需求。
而Talend在信創化方面沒有很好的支援。
除了上文從易用性、開源生態等維度展開的對比外，WhaleStudio在資料整合和工作流排程具體功能方面相較於Talend展現出顯著優勢。憑藉其強大的資料來源管理、精細的引數配置、靈活的依賴規則定義，以及與排程系統的深度整合，WhaleStudio提供了一個高效且使用者友好的資料處理平臺。其監控指標全面，支援斷點續傳和高可用叢集部署，簡化了自動建表和任務依賴管理。此外，WhaleStudio的IDE功能強大，支援廣泛的元件和協同開發，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，為使用者提供了一個安全、規範且智慧化的資料整合環境。
結論
綜上所述，WhaleStudio以其多種資料來源的支援、實時任務管理和強大的資料整合能力脫穎而出，而Talend則以其20年打造的平臺受到使用者的青睞。值得注意的是，WhaleStudio在資料來源管理、引數定義、依賴規則、排程系統、監控指標、斷點續傳、叢集部署、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、元件支援、協同開發和使用者友好性等方面，相比Talend有著明顯的優勢，能夠更好地滿足複雜大資料處理任務的需求。
請注意，本對比分析基於當前可用的資訊，隨著技術的發展和更新，這些工具的功能和效能可能會有所變化。使用者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。
本文由 白鯨開源 提供釋出支援！