通常用于 Sqoop 与 MySQL 连通测试：
sqoop list-databases \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/ \ --username root \ --password root
1. 导入命令
示例：导出 MySQL 数据库中的 help_keyword 表到 HDFS 的 /sqoop 目录下，如果导入目录存在则先删除再导入，使用 3 个 map tasks 并行导入。
注：help_keyword 是 MySQL 内置的一张字典表，之后的示例均使用这张表。
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \ --username root \ --password root \ --table help_keyword \ # 待导入的表 --delete-target-dir \ # 目标目录存在则先删除 --target-dir /sqoop \ # 导入的目标目录 --fields-terminated-by '\t' \ # 指定导出数据的分隔符 -m 3 # 指定并行执行的 map tasks 数量日志输出如下，可以看到输入数据被平均 split 为三份，分别由三个 map task 进行处理。数据默认以表的主键列作为拆分依据，如果你的表没有主键，有以下两种方案：
添加 -- autoreset-to-one-mapper 参数，代表只启动一个 map task，即不并行执行；若仍希望并行执行，则可以使用 --split-by <column-name> 指明拆分数据的参考列。2. 导入验证
# 查看导入后的目录 hadoop fs -ls -R /sqoop # 查看导入内容 hadoop fs -text /sqoop/part-m-00000查看 HDFS 导入目录,可以看到表中数据被分为 3 部分进行存储，这是由指定的并行度决定的。
表必须预先创建，建表语句如下：
CREATE TABLE help_keyword_from_hdfs LIKE help_keyword ;Sqoop 导入数据到 Hive 是通过先将数据导入到 HDFS 上的临时目录，然后再将数据从 HDFS 上 Load 到 Hive 中，最后将临时目录删除。可以使用 target-dir 来指定临时目录。
1. 导入命令
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \ --username root \ --password root \ --table help_keyword \ # 待导入的表 --delete-target-dir \ # 如果临时目录存在删除 --target-dir /sqoop_hive \ # 临时目录位置 --hive-database sqoop_test \ # 导入到 Hive 的 sqoop_test 数据库，数据库需要预先创建。不指定则默认为 default 库 --hive-import \ # 导入到 Hive --hive-overwrite \ # 如果 Hive 表中有数据则覆盖，这会清除表中原有的数据，然后再写入 -m 3导入到 Hive 中的 sqoop_test 数据库需要预先创建，不指定则默认使用 Hive 中的 default 库。
# 查看 hive 中的所有数据库 hive> SHOW DATABASES; # 创建 sqoop_test 数据库 hive> CREATE DATABASE sqoop_test;2. 导入验证
# 查看 sqoop_test 数据库的所有表 hive> SHOW TABLES IN sqoop_test; # 查看表中数据 hive> SELECT * FROM sqoop_test.help_keyword;3. 可能出现的问题
如果执行报错 java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf，则需将 Hive 安装目录下 lib 下的 hive-exec-**.jar 放到 sqoop 的 lib 。
[root@hadoop001 lib]# ll hive-exec-* -rw-r--r--. 1 1106 4001 19632031 11 月 13 21:45 hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar [root@hadoop001 lib]# cp hive-exec-1.1.0-cdh5.15.2.jar ${SQOOP_HOME}/lib由于 Hive 的数据是存储在 HDFS 上的，所以 Hive 导入数据到 MySQL，实际上就是 HDFS 导入数据到 MySQL。
1. 查看Hive表在HDFS的存储位置
# 进入对应的数据库 hive> use sqoop_test; # 查看表信息 hive> desc formatted help_keyword;Location 属性为其存储位置：
这里可以查看一下这个目录，文件结构如下：
3.2 执行导出命令
sqoop export \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \ --username root \ --password root \ --table help_keyword_from_hive \ --export-dir /user/hive/warehouse/sqoop_test.db/help_keyword \ -input-fields-terminated-by '\001' \ # 需要注意的是 hive 中默认的分隔符为 \001 --m 3MySQL 中的表需要预先创建：
CREATE TABLE help_keyword_from_hive LIKE help_keyword ;本小节只讲解从 RDBMS 导入数据到 HBase，因为暂时没有命令能够从 HBase 直接导出数据到 RDBMS。
1. 导入数据
将 help_keyword 表中数据导入到 HBase 上的 help_keyword_hbase 表中，使用原表的主键 help_keyword_id 作为 RowKey，原表的所有列都会在 keywordInfo 列族下，目前只支持全部导入到一个列族下，不支持分别指定列族。
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \ --username root \ --password root \ --table help_keyword \ # 待导入的表 --hbase-table help_keyword_hbase \ # hbase 表名称，表需要预先创建 --column-family keywordInfo \ # 所有列导入到 keywordInfo 列族下 --hbase-row-key help_keyword_id # 使用原表的 help_keyword_id 作为 RowKey导入的 HBase 表需要预先创建：
# 查看所有表 hbase> list # 创建表 hbase> create 'help_keyword_hbase', 'keywordInfo' # 查看表信息 hbase> desc 'help_keyword_hbase'2. 导入验证
使用 scan 查看表数据：
Sqoop 支持通过 import-all-tables 命令进行全库导出到 HDFS/Hive，但需要注意有以下两个限制：
所有表必须有主键；或者使用 --autoreset-to-one-mapper，代表只启动一个 map task;你不能使用非默认的分割列，也不能通过 WHERE 子句添加任何限制。第二点解释得比较拗口，这里列出官方原本的说明：
You must not intend to use non-default splitting column, nor impose any conditions via a WHERE clause.全库导出到 HDFS：
sqoop import-all-tables \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \ --username root \ --password root \ --warehouse-dir /sqoop_all \ # 每个表会单独导出到一个目录，需要用此参数指明所有目录的父目录 --fields-terminated-by '\t' \ -m 3全库导出到 Hive：
sqoop import-all-tables -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/数据库名 \ --username root \ --password root \ --hive-database sqoop_test \ # 导出到 Hive 对应的库 --hive-import \ --hive-overwrite \ -m 3Sqoop 支持使用 query 参数定义查询 SQL，从而可以导出任何想要的结果集。使用示例如下：
sqoop import \ --connect jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql \ --username root \ --password root \ --query 'select * from help_keyword where $CONDITIONS and help_keyword_id < 50' \ --delete-target-dir \ --target-dir /sqoop_hive \ --hive-database sqoop_test \ # 指定导入目标数据库 不指定则默认使用 Hive 中的 default 库 --hive-table filter_help_keyword \ # 指定导入目标表 --split-by help_keyword_id \ # 指定用于 split 的列 --hive-import \ # 导入到 Hive --hive-overwrite \ 、 -m 3在使用 query 进行数据过滤时，需要注意以下三点：
必须用 --hive-table 指明目标表；
如果并行度 -m 不为 1 或者没有指定 --autoreset-to-one-mapper，则需要用 --split-by 指明参考列；
SQL 的 where 字句必须包含 $CONDITIONS，这是固定写法，作用是动态替换。
incremental 参数有以下两个可选的选项：
append：要求参考列的值必须是递增的，所有大于 last-value 的值都会被导入；lastmodified：要求参考列的值必须是 timestamp 类型，且插入数据时候要在参考列插入当前时间戳，更新数据时也要更新参考列的时间戳，所有时间晚于 last-value 的数据都会被导入。通过上面的解释我们可以看出来，其实 Sqoop 的增量导入并没有太多神器的地方，就是依靠维护的参考列来判断哪些是增量数据。当然我们也可以使用上面介绍的 query 参数来进行手动的增量导出，这样反而更加灵活。
Sqoop 默认支持数据库的大多数字段类型，但是某些特殊类型是不支持的。遇到不支持的类型，程序会抛出异常 Hive does not support the SQL type for column xxx 异常，此时可以通过下面两个参数进行强制类型转换：
–map-column-java<mapping> ：重写 SQL 到 Java 类型的映射；–map-column-hive <mapping> ： 重写 Hive 到 Java 类型的映射。示例如下，将原先 id 字段强制转为 String 类型，value 字段强制转为 Integer 类型：
$ sqoop import ... --map-column-java id=String,value=Integer
