想不到WhaleStudio和Talend的差异竟如此之大！
最近我们遇到很多客户需求是把Talend迁移到WhaleStudio，主要是发现WhaleStudio支持的数据源多很多，从各个版本的SAP到AWS Redshift，S3，从MangoDB CDC到 Neo4J甚至各种国产信创数据源，可谓应有尽有。同时，客户发现WhaleStudio同步效率比Talend要高，加上WhaleStudio简单易操作，更符合华人的使用习惯，使得整体开发效率提升。因此开始大量客户开始尝试POC并迁移上线。如今，WhaleStudio已经在多家公司全面上线，稳定调度和同步客户累计超过几十万的任务实例，几十T的数据容量。
我们今天来对WhaleStudio和Talend这两款产品进行一次详细的对比，大概就不难理解为什么这么多客户不惜大量人力、物力、财力也要用WhaleStudio来替换Talend了。
我们都知道，WhaleStudio和Talend都是数据集成和工作流调度领域的工具，相对于Talend这个由老牌ETL公司建立的产品，WhaleStudio算是后起之秀，但这丝毫不影响WhaleStudio成为越来越多企业更优的选择。总的来说，这两款产品各自具有独特的特点和优势，本文将从多个维度对比这两款工具，以帮助用户更好地理解它们的不同之处。
WhaleStudio是什么？
WhaleStudio是Apache DolphinScheduler和Apache SeaTunnel核心研发成员开发的的商业化云原生DataOps平台，其包含的WhaleScheduler数据调度模块提供实时任务管理支持的能力，WhaleTunnel提供强大的数据集成能力，综合起来，WhaleStudio提供的是助力企业智能化地完成多数据源、多云及信创环境的数据集成、调度开发和治理，提高企业解决数据问题的效率的能力。
- WhaleScheduler：是由Apache DolphinScheduler核心团队打造的WhaleStudio的数据调度模块，同时也提供实时任务管理支持，包括Spark Streaming、Flink Streaming、WhaleTunnel Streaming（CDC）、Java Jar等。
- WhaleTunnel：Apache SeaTunnel核心成员打造的商业版数据集成模块，支持批流一体的数据集成，拥有快速的数据传输速度、高准确率和强稳定性。
Talend是什么？
Talend是一个成熟的数据集成平台，其基本功能和模块包括Talend Data Integration、Talend Big Data Integration、Talend Cloud、Talend Data Fabric、Talend Data Quality和Talend MDM（Master Data Management），提供广泛的数据服务，包括ETL、数据质量、数据治理等。
WhaleStudio和Talend都是功能强大的数据集成和调度平台，但它们在易用性、性能、开源生态、支持的数据源类型、数据同步能力、数据异常处理、券商行业特性支持、业务场景支持、开发DevOps支持以及AI支持等方面存在显著差异，下面一张图可以很清晰地看出两者的区别：
易用性
WhaleStudio支持全可视化界面，兼容代码，支持Excel等传统工具生成，以及拖拽+自动化生成+Excel导入+Python生成的操作方式。界面友好直观，开发整合IDE，支持可视化的数据同步。
虽然Talend也支持拖拽生成ETL和调度节点，但界面本身比较技术化且复杂，更像是一个IDE工具，因为每次构建完新任务之后需要打包后再运行，同时运行不依赖Talend环境，而是依赖java环境。
虽然这样的设计衍生出一些好处，比如DAG可以更深层次的集成java语法写java函数，打包后的Talend作业可以作为独立的可执行文件运行，不依赖Talend Studio环境，打包过程会将作业的所有依赖项一起打包以确保作业在目标环境中运行时不会因为缺少依赖而失败，以及打包后的作业可以集成到调度系统（如Talend Administration Center, Jenkins等）中等，但这样的方式也带来一些弊端，如使用成本高，要求工作人员熟练掌握Java语言，而且打包的过程也比较繁琐，耗时耗力，更致命的是只支持线上，客户端过慢。
开源生态
在开源生态方面，WhaleStudio有着更加广泛的开源用户基础，它基于白鲸开源主要推进的Apache DolphinScheduler和Apache SeaTunnel顶级项目开发的，前者拥有超过12.5K的Star和全球超过5000+用户，后者拥有超过7.6K的Star和全球超过3000+用户。
而Talend虽然开源了DataFabric和OpenStudio，但在GitHub上表现平平，fork和star都在2位数，开源文档做得并不完善，而且对于国人来说，Talend员工大部分在法国，本土化没有做到让人满意。
先进性
WhaleStudio基于Apache DolphinScheduler和Apache SeaTunnel，支持分布式控制节点和执行节点。
相对来说，Talend支持HA控制节点，多执行节点设计，但大任务并发受限。
性能
WhaleStudio客户生产环境已支持300万+任务并发，PB级数据同步。
同步在多家用户可客户的Pb级环境数据已经验证。尤其是针对ARM CPU进行优化，性能卓越，在客户ARM POC环境下表平均平均同步速率是DataX的16.9倍。
Talend的调度支持在数千级别，同步性能在Tb级数据已经得到验证。
数据源类型支持
数据源类型支持也是数据集成调度产品先进性的重要衡量标准，谁拥有更加完整的数据源支持，就能在大数据生态中占据高地。
目前，WhaleStudio支持全球大数据生态、数据库、云生态等上百种，并且在与更多开源社区合作，生态不断拓展。在云原生支持上，WhaleStudio既支持华为、阿里、信创等中国特殊生态，同时支持AWS，且最新版本的数据源支持数量已经达到了188个。
部分支持数据源
相比之下，Talend支持全球数据库生态与云生态，但大数据生态、特别是新兴的大数据生态支持有限，且版本更新不及时，更不支持中国特殊生态，这一点是遭很多中国厂商弃用的重要原因之一。
非结构化/结构化数据支持
WhaleStudio支持大多数非结构化数据源处理到为结构化数据，而Talend不支持非结构化数据，想要转化为结构化数据，需要加载后再进行处理。
数据同步
WhaleStudio支持多种数据同步方式，包括传参、自动变更、自定义函数等，支持数据湖。Talend则支持传参和自定义函数，不支持自动变更，支持海外云，但不支持数据湖。
实时/批量处理能力
WhaleStudio支持批量、实时的数据同步与调度、CDC和断点续传、上下游表同步变更、数据湖等新兴生态。
Talend支持实时、支持上下游表同步变更，批量数据处理，数据湖等生态支持有限。
数据异常处理
在比较重要的数据异常处理方面，WhaleStudio支持黑名单、白名单、数据重跑，按规则补数等规则，Talend仅支持支持数据重跑。
金融行业特性支持
除了通用的功能性外，对于业务场景的特殊支持也是对一款产品的重要挑战。WhaleStudio由于金融行业客户较多，在金融行业特性支持上下了更多的功夫，支持交易日历，切日，数据日期 （牌），离线部署等对于券商比较关键的功能。而Talend作为一款通用软件，针对券商的特殊需求需要单独定制化开发。
业务场景支持
WhaleStudio支持嵌套、多重依赖、循环、条件等复杂任务逻辑组件，支持业务时间日历、分等级参数控制、数据实例调整重跑、恢复失败等操作。
Talend则只支持支持条件逻辑组件和数据实例重跑。
AI支持
WhaleStudio拥有10+AI组件，支持MLOps，大模型训练与加载。而Talend不支持AI相关功能。
信创支持
这对国内企业来说是越来越重要的一环，在信创合规部署支持方面，WhaleStudio做到了完全的国产化，以适应国内企业的信创化需求：
- 支持国产服务器，国产 CPU、内存、主板、硬盘等，如鲲鹏服务器。
- 支持国产操作系统，如中标麒麟、银河麒麟、红旗 Linux等。
- 支持国产数据库，如 达梦数据库、GaussDB、TiDB、翰高、TDSQL等。
- 支持对系统部署所涉及到的服务器、操作系统、中间件、数据库进行信创化改造，满足信创环境下系统迁移和原有任务调度的需求。
而Talend在信创化方面没有很好的支持。
除了上文从易用性、开源生态等维度展开的对比外，WhaleStudio在数据集成和工作流调度具体功能方面相较于Talend展现出显著优势。凭借其强大的数据源管理、精细的参数配置、灵活的依赖规则定义，以及与调度系统的深度集成，WhaleStudio提供了一个高效且用户友好的数据处理平台。其监控指标全面，支持断点续传和高可用集群部署，简化了自动建表和任务依赖管理。此外，WhaleStudio的IDE功能强大，支持广泛的组件和协同开发，无需外部版本控制工具，同时在执行环境和SQL操作上更为简化和直观，为用户提供了一个安全、规范且智能化的数据集成环境。
结论
综上所述，WhaleStudio以其多种数据源的支持、实时任务管理和强大的数据集成能力脱颖而出，而Talend则以其20年打造的平台受到用户的青睐。值得注意的是，WhaleStudio在数据源管理、参数定义、依赖规则、调度系统、监控指标、断点续传、集群部署、高可用性、自动建表、IDE功能、任务编排、任务管理、权限控制、SQL操作简化、执行环境、组件支持、协同开发和用户友好性等方面，相比Talend有着明显的优势，能够更好地满足复杂大数据处理任务的需求。
请注意，本对比分析基于当前可用的信息，随着技术的发展和更新，这些工具的功能和性能可能会有所变化。用户在选择时应根据具体的业务需求、技术栈和预算进行综合考虑。
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