Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop生态系统和关系型数据库之间进行数据传输，它通过将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS、Hive、HBase等存储系统中，或将Hadoop中的数据导出到关系型数据库，实现了结构化数据与大数据平台的无缝对接，Sqoop的命令行设计灵活且功能强大，支持多种数据库和数据格式，能够高效处理大规模数据迁移任务，以下从基本语法、常用命令、参数配置及实际应用场景等方面对Sqoop命令进行详细解析。

Sqoop命令的基本语法结构为：sqoop [options] <command> [arguments]，其中command指定要执行的操作，如import、export等，而options则用于配置连接信息、目标路径、并行度等参数，执行Sqoop命令前，需确保环境中已正确配置Hadoop和JDK，并且数据库驱动JAR包位于Sqoop的lib目录下，从MySQL导入数据到HDFS时，需提供MySQL的连接URL、用户名、密码以及要导入的表名等关键信息。

数据导入命令（import）

import是Sqoop最常用的命令之一，用于将关系型数据库中的数据导入到Hadoop生态系统中，其核心参数包括：

• --connect：数据库连接字符串，如jdbc:mysql://localhost:3306/test。
• --username和--password：数据库认证信息，可通过--password-file从文件中读取密码以增强安全性。
• --table或--query：指定要导入的表名或自定义SQL查询语句，使用--query时需包含$CONDITIONS占位符，并配合--split-by参数实现并行导入。
• --target-dir：指定HDFS中的目标目录，默认为/user/<username>/<table_name>。
• --num-mappers（或-m）：设置MapTask数量，影响导入并行度，通常根据表数据量和集群资源调整。
• --fields-terminated-by：指定字段分隔符，如、'\t'等，需与HDFS文件格式匹配。
• --direct：使用数据库原生导入工具（如MySQL的mysqldump）提高导入效率，但需目标数据库支持。

将employees表数据导入HDFS并指定字段分隔符为逗号的命令为：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/company --username root --password password --table employees --target-dir /data/employees --fields-terminated-by ',' --num-mappers 4

数据导出命令（export）

export命令用于将HDFS中的数据导出到关系型数据库，通常与import形成逆向操作，关键参数包括：

• --export-dir：指定HDFS中待导出数据的目录。
• --table：目标数据库表名，表结构需与HDFS数据字段一致。
• --input-fields-terminated-by：指定HDFS数据的字段分隔符，需与导出时格式匹配。
• --update-mode：支持updateonly或allowinsert模式，决定是更新现有记录还是允许插入新记录。
• --update-key：指定作为更新条件的列名，通常为主键或唯一键。

将HDFS上的/data/sales目录数据导出到MySQL的sales_record表的命令为：

sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/company --username root --password password --export-dir /data/sales --table sales_record --input-fields-terminated-by ',' --update-mode allowinsert --update-key sale_id

其他常用命令及参数

1. list-tables
   用于查看数据库中的所有表，语法为：

   sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password password

2. eval
   执行SQL查询并返回结果，便于测试SQL语句的正确性：

   sqoop eval --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password password --query "SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000"

3. import-all-tables
   导入指定数据库中的所有表到HDFS，每个表生成独立目录：

   
   （图片来源网络，侵删）

   sqoop import-all-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password password --warehouse-dir /data/all_tables

4. job
   创建可复用的Sqoop作业，避免重复输入参数，通过--create定义作业，--exec执行作业：

   sqoop job --create myjob --import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table employees --target-dir /data/employees
   sqoop job --exec myjob

参数配置优化

为提高Sqoop执行效率,需根据场景调整参数：

• 并行度：--num-mappers的设置需平衡数据库负载和Hadoop资源，通常取值为数据库CPU核心数的1-2倍。
• 增量导入：通过--incremental参数支持append或lastmodified模式，仅导入新增或变更数据，减少全量扫描开销。
• 压缩配置：在HDFS端启用压缩（如--compress-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec）可节省存储空间并加快传输速度。

实际应用场景

• 数据仓库构建：定期将业务数据库的全量或增量数据导入Hive，通过--hive-import参数直接创建Hive表并加载数据。
• 数据库备份：利用--direct模式结合--num-mappers实现大规模数据的快速备份到HDFS。
• ETL流程：将Sqoop作业集成到Oozie或Airflow工作流中，实现定时数据同步，确保数据湖的时效性。

相关问答FAQs

Q1: Sqoop导入数据时出现“Java.io.IOException: Cannot run program "mysqldump"”错误，如何解决？
A: 该错误通常是因为--direct模式依赖数据库原生工具，但系统未将其加入PATH环境变量，可通过两种方式解决：1）在Sqoop命令中指定工具路径，如--bindir /usr/bin；2）不使用--direct模式，改用默认的MapReduce导入方式。

Q2: 如何实现Sqoop增量导入并避免重复数据？
A: 使用--incremental append模式时，需配合--check-column指定用于判断增量的列（如自增ID），并通过--last-value设置起始值。

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table logs --incremental append --check-column id --last-value 1000 --target-dir /data/logs

若基于时间戳增量,可使用--incremental lastmodified并指定--last-value为上次同步的时间点。