神策分析提供几种不同的工具，方便用户将各种形式的数据导入系统中。可以根据运行的环境、源数据的格式以及导入数据量的大小，确认使用哪种导入工具

导入工具

运行环境要求

适用场景及数据类型

优势

劣势

FormatImporterPython 3 运行环境即可。用于导入 CSV、MySQL 、Oracle、Nginx 日志、符合神策 json 格式的日志文件。灵活，只要装了 python 3 就能运行；可以作为格式转换器使用，不作为导入工具使用，节省了数据清洗的工作。导入数据慢，实际是用 Python SDK 的 BatchConsumer 导入数据的。
BatchImporter运行在部署神策系统的服务器上，可以用于单机版和集群版，无法在云版上使用。

一般用于批量的导入历史数据，符合神策 JSON 格式的日志文件，一行一个 JSON。

导入速度较 FormatImporter 和 LogAgent 要快。只能运行在单机版和集群版，无法在云版上使用。
HdfsImporter运行在部署神策系统的服务器上，只能用于集群版。适用于集群版的海量数据导入，符合神策 JSON 格式的日志文件，一行一个 JSON。导入速度最快，数据直接进入 HDFS 。只能运行在神策集群环境上，无法在云版和单机环境上使用。
LogAgent一般用在客户的业务服务器或生产日志服务器。用于导入实时数据，符合神策 JSON 格式的日志文件，一行一个 JSON，一般配合神策后端 SDK 的 fileConsumer 来使用。实时、不重不丢，有进度管理、断点续传，可以读取同一个文件新追加的内容。Java 程序，耗费系统资源较多；不适用于容器的场景。
Fliebeat+Logstash一般用在客户的业务服务器或生产日志服务器，支持容器化部署。符合神策 JSON 格式的日志文件，一行一个 JSON，一般用于上报容器化部署的服务端实时数据。Fliebeat+Logstash 成熟的开源工具组合，配置丰富，可以接收多种输入，针对文件型输入，一个组件可同时采集多个目录下的日志，filebeat 相比 LogAgent 更轻，并且与服务端之间无耦合。需要对工具有一定的理解，使用的方式五花八门，出现问题不易排查。