离线数据同步
DataX
阿里的Datax是比较优秀的产品，基于python，提供各种数据村塾的读写插件，多线程执行，使用起来也很简单，操作简单通常只需要两步；
创建作业的配置文件（json格式配置reader,writer）；
启动执行配置作业。
常适合离线数据，增量数据可以使用一些编码的方式实现，
缺点：仅仅针对insert数据比较有效，update数据就不适合。缺乏对增量更新的内置支持，因为DataX的灵活架构，可以通过shell脚本等方式方便实现增量同步。
参考资料：
github地址：https://github.com/alibaba/DataX
dataX3.0介绍：//www.greatytc.com/p/65c440f9bce1
datax初体验：https://www.imooc.com/article/15640
文档：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md
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Sqoop
Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
地址：http://sqoop.apache.org/
Sqoop导入：导入工具从RDBMS到HDFS导入单个表。表中的每一行被视为HDFS的记录。所有记录被存储在文本文件的文本数据或者在Avro和序列文件的二进制数据。
Sqoop导出：导出工具从HDFS导出一组文件到一个RDBMS。作为输入到Sqoop文件包含记录，这被称为在表中的行。那些被读取并解析成一组记录和分隔使用用户指定的分隔符。
Sqoop支持全量数据导入和增量数据导入（增量数据导入分两种，一是基于递增列的增量数据导入（Append方式）。二是基于时间列的增量数据导入（LastModified方式）），同时可以指定数据是否以并发形式导入。
Kettle
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。
Kettle的Spoon有丰富的Steps可以组装开发出满足多种复杂应用场景的数据集成作业，方便实现全量、增量数据同步。缺点是通过定时运行，实时性相对较差。
NiFi
Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据拉取、数据处理和分发系统，用于自动化管理系统间的数据流。它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑，支持从多种数据源动态拉取数据。
NiFi基于Web方式工作，后台在服务器上进行调度。 用户可以为数据处理定义为一个流程，然后进行处理，后台具有数据处理引擎、任务调度等组件。
几个核心概念：
Nifi 的设计理念接近于基于流的编程 Flow Based Programming。
FlowFile：表示通过系统移动的每个对象，包含数据流的基本属性
FlowFile Processor（处理器）：负责实际对数据流执行工作
Connection（连接线）：负责不同处理器之间的连接，是数据的有界缓冲区
Flow Controller（流量控制器）：管理进程使用的线程及其分配
Process Group（过程组）：进程组是一组特定的进程及其连接，允许组合其他组件创建新组件
