注意：这里的传统数据库一般是指传统的关系型数据库，比如Oracle、MySQL、SQL Server、DB2等
将传统数据库实时导入到HDFS的方法一般是两种：
1.准实时的发起增量SQL查询，然后将查询到的增量数据导入到HDFS中
2.实时的监控数据库的增量的日志数据，然后将增量的日志数据实时导入到HDFS中
以下分别看下上面两种方式的流程以及优缺点
准实时的发起增量SQL查询的方式
要从传统数据库将数据导入到HDFS中，那么传统数据库就是数据源(Source)，HDFS就是数据的目的地(Sink)，看到这里是不是会想起Flume呢。因为我们知道Flume其实是由Source、Channel、Sink三个组件组成的，所以其实是可以使用Flume来实现这个功能的。
但是在Flume的官网并没有发现有传统数据库的Source，但是，Flume支持自定义Source，所以可以自己自定义一个传统数据库的Flume Source。
其实，这个自定义的Source别人已经帮我们实现了，就是：flume-ng-sql-source。这个开源项目中包含了一个SQLSource就是自定义的Flume的Source，这个SQLSource主要的功能就是向传统数据库发起增量的SQL查询，然后将查询出来的增量数据发往到Flume的Channel中，进而可以使用HDFSSink将数据导入到HDFS中。
这种方式的流程其实很简单：
这种方式优缺点：
优点：配置简单(只需要配置Flume的配置即可)，不用编程
缺点：
需要在传统数据库中执行查询操作，具有入侵性，会影响源数据库的性能
通过轮询的方式实现增量，只能做到准实时，而且轮询时间越短，对数据库的影响越大
只能识别新增数据，检测不到删除或者更新的数据
要求源数据库必须有用于表示增量的字段
总结
这种方式的缺点多于优点，如果对实时的要求不高，并且对源数据库的影响不关心的话，可以采用这种方式
Spark Streaming也是可以读传统数据库的，而且也可以写HDFS，所以也可以使用Spark Streaming替代掉Flume，如下：
实时的监控数据库的增量的日志数据
日志数据
首先我们需要知道这个日志数据是什么？当我们向一个传统关系数据库发起insert、update以及delete请求的时候，数据库都会在本地磁盘中记下每次操作的日志，一般称之为redo log，日志内容包括数据更新的内容等信息，这些日志可以用于数据备份或者恢复
数据库的数据更新后都会实时的更新日志数据，那么我们就可以实时的拿到实时更新的日志数据，然后将实时的日志数据同步到HDFS中了
实时抓取日志数据
对于实时抓取Oracle的日志数据，我们可以使用Oracle提供的工具：Oracle GoldenGate
对于实时抓取MySQL的日志数据，我们可以使用阿里提供的工具：Canal
实时同步日志数据到HDFS的流程
Oracle:
MySQL:
总结：
优点：
不影响源数据库
可以识别新增数据，也可以检测到删除或者更新的数据
不要求源数据库必须有用于表示增量的字段
缺点：
需要维护的技术组件就多了，相对来说复杂了
需要写代码，当数据同步到HDFS后，可能还需要解析处理日志数据