Hadoop中DataX的优点和缺点如下：
优点：
- 可扩展性强：DataX支持在Hadoop集群中运行，可以分布式处理大规模的数据。
- 易于部署和管理：DataX采用了分布式架构，可以方便地部署和管理数据处理任务。
- 多种数据源支持：DataX支持多种数据源，包括HDFS、关系型数据库、NoSQL数据库等，可以方便地进行数据抽取和加载。
- 支持数据清洗和转换：DataX提供了丰富的数据清洗和转换功能，可以方便地对数据进行处理和加工。
缺点：
- 学习成本高：DataX的配置文件较为复杂，需要一定的学习成本。
- 性能不稳定：在处理大规模数据时，DataX的性能可能出现波动，需要进行优化。
- 不支持实时处理：DataX主要用于批处理，不支持实时处理，对于要求实时性较高的场景不够适用。
- 社区支持相对较弱：相比于其他数据处理框架，DataX的社区支持相对较弱，可能会遇到问题时找不到及时的解决方法。
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