Flume：

Flume is a framework for populating Hadoop with data. Agents are populated 
  throughout ones IT infrastructure – inside web servers, application servers
  and mobile devices, for example – to collect data and integrate it into Hadoop.

sqoop公司：

Sqoop is a connectivity tool for moving data from non-Hadoop data stores – such
  as relational databases and data warehouses – into Hadoop. It allows users to 
  specify the target location inside of Hadoop and instruct Sqoop to move data 
  from Oracle,Teradata or other relational databases to the target.

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apachesqoop和apacheflume使用各种数据源。flume在hadoop环境中连续生成的流数据源（如来自多个服务器的日志文件）中运行良好。
而apachesqoop的设计可以很好地与任何具有jdbc连接的关系数据库系统一起工作。
sqoop还可以从nosql数据库（如mongodb或cassandra）导入数据，还允许直接数据传输、hive或hdfs。为了使用apachesqoop工具将数据传输到hive，必须创建一个表，该表的模式取自数据库本身。
在apacheflume中，数据加载是事件驱动的，而在apachesqoop中，数据加载不是由事件驱动的。
4.当从各种来源（如jms或假脱机目录）移动大量流数据时，flume是一个更好的选择，而sqoop是一个理想的选择如果数据位于teradata、oracle、mysql server、postgres或任何其他jdbc兼容的数据库中，那么最好使用apache sqoop。
5.在apacheflume中，数据通过多个通道流到hdfs，而在apachesqoop中，hdfs是导入数据的目的地。
6.apache flume具有基于代理的体系结构，即在flume中编写的代码称为代理，负责获取数据，而在apache sqoop中，体系结构基于连接器。sqoop中的连接器知道如何连接各种数据源并相应地获取数据。
最后，sqoop和flume不能用于完成相同的任务，因为它们是专门为不同的目的而开发的。apacheflume代理被设计成从twitter或web服务器的日志文件中获取流数据，而sqoop连接器被设计成只与结构化数据源一起工作并从它们获取数据。
apachesqoop主要用于并行数据传输，用于数据导入，因为它可以快速复制数据，而apacheflume由于其分布式、可靠的特性和高度可用的备份路由而用于收集和聚合数据。

sqoop和flume都是为了满足数据接收需求，但它们的用途不同。apacheflume适用于hadoop环境中连续生成的流数据源，例如来自多个服务器的日志文件，而apachesqoop适用于任何具有jdbc连接的rdbms。
sqoop实际上用于hadoop和任何其他结构化数据存储之间的批量数据传输。flume从许多来源收集日志数据，将其聚合，并将其写入hdfs。
我看到了这个有趣的信息图，它解释了两个apache项目sqoop和flume之间的区别-
sqoop和flume的区别

sqoop公司
sqoop可以执行从rdbms到hdfs/hive/hbase的导入/导出
sqoop只导入/导出结构化数据，而不是非结构化或半结构化数据。
渡槽
从多个源导入流数据—本质上主要是半结构化和非结构化的。现在Kafka是Flume更好的选择。

sqoop和flume都从源中提取数据并将其推送到接收器。主要区别在于flume是事件驱动的，而sqoop不是。

从http://flume.apache.org/
flume是一种分布式的、可靠的、可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。
flume有助于从各种来源收集数据，如日志、jms、目录等。
可以配置多个flume代理来收集大量数据。
它水平伸缩。
从http://sqoop.apache.org/
apache sqoop（tm）是一种设计用于在apache hadoop和结构化数据存储（如关系数据库）之间高效传输大量数据的工具。
sqoop有助于在hadoop和其他数据库之间移动数据，它可以并行传输数据以提高性能。

flume：一个非常常见的用例是从一个系统（一组web服务器）收集日志数据（将其聚合到hdfs中以供以后分析）。
另一方面，sqoop设计用于从结构化数据存储执行数据到hdfs的批量导入。简单的用例将是一个组织，它每夜运行一次sqoop导入，将一天的数据从生产数据库加载到hive数据仓库中进行分析。
--来自权威指南。