在現代的互聯網應用中，數據是一個非常重要的組成部分。而MySQL是一種非常流行的關系型數據庫，幾乎在所有的互聯網應用中都有使用。然而，隨著數據的增多和復雜度的提升，MySQL的局限性也開始凸顯出來。因此，對于一些需要處理大規模數據的應用來說，大數據平臺成為了更好的解決方案。

那么，在使用大數據平臺的同時，如何將MySQL中的數據同步到大數據平臺呢？這里我們介紹一種實現數據同步的方法：

1. 安裝Flume
Flume是一種分布式的、可靠的、高可用的海量日志采集、聚合和傳輸的系統。它可以采集多種數據源的數據，并將數據傳輸到任意的存儲或計算系統。在該應用中，Flume的主要作用是采集MySQL的數據，然后將數據傳輸給下一步的處理。
2. 配置Flume
在使用Flume之前，需要配置好相應的參數。需要注意的是，Flume的配置文件中需要設置source、channel和sink。source表示數據源，channel表示數據的緩存區，sink表示數據的流向。因此，在配置Flume的時候，需要根據具體情況設置好這些參數。
3. 使用Sqoop將數據導入到Hadoop
Sqoop是一種開源的數據傳輸工具，可以實現在Hadoop和關系型數據庫之間雙向傳輸數據。在該應用中，Sqoop的主要作用是將MySQL中的數據導入到Hadoop中，以便進行后續的處理。
4. 將數據導入到HDFS
在使用Sqoop將數據導入到Hadoop之后，數據還沒有真正的存儲起來，需要將數據導入到Hadoop中的分布式文件系統HDFS中。這樣，我們就可以通過Hadoop的大規模并行處理技術來處理數據。
5. 數據處理和分析
在將數據導入到HDFS中之后，數據就可以通過MapReduce、Hive、Pig等技術進行處理和分析。這樣，我們可以根據具體的需求對數據進行處理和分析，以便更好的獲取數據價值。

綜上所述，這種方法能夠實現將MySQL中的數據同步到大數據平臺，以便對數據進行更方便的處理和分析。但是，在使用這種方法之前，需要考慮好相應的參數設置和數據安全性等問題，以保證數據能夠被有效地傳輸和處理。