一、前言

最近项目中需要用到sqoop，刚开始还以为是之前完全没接触过的技术，后面用上之后才发现本科毕设那会帮实验室跑测试用过，顿时感受到遗忘的力量，不过当时也就只是搜了几个需要用到的命令执行完成任务就完事了，也没去具体的学习，最近利用时间快速的过了一下，在此进行简单的总结。

二、参考链接

• 官网链接：http://sqoop.apache.org/
• 用户手册：http://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html
• 知识点参考学习：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html
• https://blog.csdn.net/qq_26803795/article/details/80905651

三、知识点

3.1 Sqoop产生背景

在基于Hadoop生态框架的大数据技术来临之后，需要将数据导入大数据平台中，然而当时数据基本上都存储在传统的关系型数据库中，如何将数据从RDBMS转入Hadoop生态环境中（HDFS、Hive、HBase等）是个难题，Sqoop工具由此诞生。

3.2 Sqoop概念介绍

Sqoop是连接RDBMS和Hadoop的桥梁、数据ETL工具 ，主要操作涉及两个方面，即导入import和导出export。其中import是指将数据从RDBMS中传送到Hadoop（HDFS、Hive、HBase）中，export指将数据从Hadoop中传送到RDBMS中。

Sqoop支持数据的全量和增量更新，这里简单解释一下全量和增量，全量和增量是数据同步的两种方式，前者是一次性导入数据，后者支持将新数据以append方式进行同步。

3.3 Sqoop的优势

• 可自动完成数据映射和转换，也可用户自定义映射关系
• 支持多种数据库（RDBMS如MySQL、Oracle；Hadoop下如Hive、HBase）
• 高效可控，可通过调整任务数来控制任务的并发度（根据后续实战此处猜测是命令中的--num-mappers 1中对于这个数值的定义来控制任务并发数）

3.4 Sqoop的版本说明

• Sqoop1：部署简单，Sqoop工具接收到客户端的shell命令或者java api命令后，通过Sqoop中的任务翻译器（Task Translator）将命令转换为对应的MapReduce任务，而后将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移，进而完成数据拷贝

• Sqoop2：相较于Sqoop1来讲，Sqoop2添加了Sqoop Server机制，同时支持web ui和rest api，部署较为复杂

说明：一般练习使用Sqoop1足以，对Sqoop的需求如果只是一个转换RDBMS和Hive数据的工具的话安装部署Sqoop1即可，如果对其有更高的性能等要求可选择安装部署Sqoop2

3.5 Sqoop的工作机制

从本质上讲，Sqoop就是一个数据ETL工具，具体来讲是将Sqoop的数据转换命令转为MapReduce任务（job），所以也就依赖于Hadoop基础环境，数据格式的转换主要是通过对MR程序中的InputFormat和OutputFormat进行定制实现

四、总结

此篇博客算是通过学习他人博客关于Sqoop的总结然后自己做的一个小总结，后续如果有其他方面的深入学习会继续更新~