"Datax"和"Canal"这两个词在中文里的含义不同，它们在技术领域中也有各自的用途和含义。
Datax通常指的是阿里云推出的一个数据迁移工具，它可以帮助用户高效地将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，或者从一个数据仓库迁移到另一个数据仓库。Datax支持多种数据源和目标，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如HBase）、以及数据仓库（如MaxCompute）等。Datax设计用来处理大数据量的迁移任务，具有高性能、高吞吐量的特点。
Canal则是一个开源项目，它是阿里巴巴集团开发的一个数据变更捕获服务，主要用于实时数据同步。Canal模拟MySQLbinlog的功能，可以监控MySQL数据库的DDL和DML操作，并将这些变更事件转换成可供其他系统处理的格式（如JSON）。Canal常用于构建数据同步平台，实现数据库与数据仓库之间的实时数据同步，或者是实现数据库的备份和恢复等场景。
总结来说，Datax是一个数据迁移工具，而Canal是一个数据变更捕获服务。两者都是在数据处理和数据同步领域中常用的工具，但它们的功能和应用场景有所不同。
因为 datax 是一个数据同步工具，它需要连接不同的数据源之间进行数据传输。
在这个过程中需要使用相应的插件，而目前 datax 对于 MongoDB 数据库的插件版本只支持 2.x 和 3.x 版本，不支持 10 版本。
如果需要使用 datax 进行 MongoDB 数据库之间的数据同步，建议使用支持的版本。
"datax"和"canal"是两种不同的数据传输和同步工具，它们的区别如下：
1. 用途不同：datax是阿里巴巴开源的用于批量数据传输和同步的工具，主要用于大规模数据迁移、数据同步、数据导入导出等场景。而canal是阿里巴巴开源的用于实时数据同步的工具，主要用于数据库的实时数据变更捕获和同步。
2. 支持的数据源和目标不同：datax支持多种数据源和目标，包括关系型数据库、Hadoop、NoSQL等；而canal主要针对关系型数据库，支持MySQL和Oracle等主流数据库。
3. 数据同步方式不同：datax采用的是批量同步的方式，通过定时任务或者手动触发进行数据传输和同步；canal则采用的是实时同步的方式，能够实时捕获数据库的变更并推送到目标系统。
4. 配置和部署方式不同：datax的配置相对较简单，用户可以通过配置文件定义数据源和目标，然后启动任务进行数据传输；canal的部署相对较复杂，需要在源数据库和目标系统上部署和配置相关组件。
综上所述，datax和canal在用途、支持的数据源和目标、数据同步方式以及配置和部署方式上存在明显差异。选择使用哪个工具需要根据具体的需求和场景来决定。