DataX是阿里巴巴开源的一款数据同步工具，使用Java语言开发的。它提供了从各类数据源读取数据以及向各类数据源写入数据的功能，支持包括MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、HDFS、HBase、MaxCompute（原ODPS）等众多数据源。DataX主要应用于离线数据同步，可以实现异构数据源之间的数据迁移。

DataX的GitHub地址是：https://github.com/alibaba/DataX

1.应用场景

DataX主要应用于离线数据同步，可以实现异构数据源之间的数据迁移。它主要用于以下几种场景：

1. 大规模数据迁移：在业务系统升级或者迁移的过程中，可以使用DataX进行大规模的数据迁移。
2. 日常增量、全量同步：DataX可以进行定时的增量或全量同步，保证数据的一致性。
3. 实时数据订阅：DataX可以实现实时数据订阅，满足实时业务需求。
4. 数据备份：可以使用DataX进行数据备份，防止数据丢失。

2.类似的数据同步工具

与DataX类似的数据同步工具有：

1. Sqoop：是一个开源的工具，用于在Hadoop和结构化数据存储（如关系数据库）之间进行大规模数据传输。
2. Flink：是一个开源的流处理框架，它可以在分布式的大规模数据流上进行状态计算。
3. Kettle：是一个开源的ETL工具，用于数据清洗以及数据转换。
4. Canal：是阿里巴巴开源的一款基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费的工具。
5. Kafka Connect：是一个可扩展的工具，用于将数据导入和导出到Apache Kafka。

3.DataX 与 Canal 有什么区别

DataX和Canal都是阿里巴巴开源的数据同步工具，但它们的主要应用场景和功能有所不同：

1. DataX主要用于离线数据同步，支持多种数据源和数据目标，包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。DataX主要用于大规模的数据迁移和数据备份。
2. Canal则主要用于实时数据同步，它基于数据库的增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，主要用于实时数据订阅和消费，比如实时数据备份、实时数据同步等。

总的来说，DataX和Canal的主要区别在于，DataX更适合大规模的离线数据迁移和同步，而Canal更适合实时的数据同步和订阅。