hadoop@hadoopMaster:mv /opt/hn/hadoop_family/sqoop-1.99.6-bin-hadoop200 /usr/local/sqoop
添加如下内容：
#sqoop
export SQOOP_HOME=/usr/local/sqoop
export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_HOME=$SQOOP_HOME/server
export LOGDIR=$SQOOP_HOME/logs
保存退出即时生效：
source /etc/profile
#修改指向我的hadoop安装目录
org.apache.sqoop.submission.engine.mapreduce.configuration.directory=/usr/local/hadoop/
#把hadoop目录下的jar包都引进来
hadoop@hadoopMaster:~$ vim /usr/local/sqoop/server/conf/catalina.properties
common.loader=/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*.jar,/usr/local/hadoop/share/hadoop/httpfs/tomcat/lib/*.jar
查看启动日志：
hadoop@hadoopMaster:/usr/local/sqoop/server/logs$ vim catalina.out
1 查看所有数据库:
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/ --username root --password 123456
2 查看具体数据库内的表
sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/kellte --username root --password 123456
3 将关系型数据表结构users复制到Hive默认库的表users中：
sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table users --username root --password 123456
--hive-table users --fields-terminated-by "\0001" --lines-terminated-by "\n";
参数说明： 这两个参数可以不加
--fields-terminated-by "\0001" 是设置每列之间的分隔符，"\0001"是ASCII码中的1，它也是hive的默认行内分隔符，
而sqoop的默认行内分隔符为"，"
--lines-terminated-by "\n" 设置的是每行之间的分隔符，此处为换行符，也是默认的分隔符；
4 将mysql表student数据拷贝到hive默认库的student表中：这里使用一个mapreduce来执行
sqoop
import --connect jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/kettle --username root
--passwd 123456 --table student --hive-import --hive-table student -m
1;
5 根据列导入数据: 将kettle库下student表的name属性 写入到 hive表的student1中
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/kettle --username root --password 123456
--table student --column 'name' --hive-import --hive-table student1 -m1;
5.1 column和where合用在mysql导出到hive中：
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/kettle --username root --password 123456
--table student --columns "id,age,name" --where "id > 3 and (age = 88 or age = 80)" -m 1
--target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 --fields-terminated-by ",";
注意：--target-dir /user/hive/warehouse/userinfos2 可以用 --hive-import --hive-table userinfos2 进行替换
5.2 将数据表导入到HDFS中
sqoop import --append --connect $CONNECTURL --username $ORACLENAME --password $ORACLEPASSWORD
--target-dir $hdfsPath --m 1 --table $oralceTableName --columns $columns
--fields-terminated-by '\001' --where "data_desc='2011-02-26'"
6 增量添加数据：
--incremental (mode) 指定增量模式，包含“追加模式” append 和“最后修改模式” lastmodified （该模式更满足常见需求）。
--last-value (value) 指定“标志列”上次导入的上界。如果“标志列”是最后修改时间，则--last-value为上次执行导入脚本的时间。
--incremental append --check-column num_iid --last-value 0
另种是可以根据时间戳，比如：
--incremental lastmodified --check-column created --last-value '2012-02-01 11:0:00'
就是只导入created 比'2012-02-01 11:0:00'更大的数据。
sqoop
job --create incretest -- import --connect
jdbc:oracle:thin:@192.168.0.138:1521:orcl --username HIVE --password
hivefbi --table FBI_SQOOPTEST --hive-import --hive-table INCRETEST
--incremental lastmodified --check-column LASTMODIFIED --last-value
'2014/8/27 13:00:00'
导入数据的过程中，如果碰到列值为null的情况，hive中为null的是以\N代替的，所以你在导入到MySql时，需要加上两个参数：--
input-null-string '\\N' --input-null-non-string
'\\N'，多加一个'\'，是为转义。如果你通过这个还不能解决字段为null的情况，还是报什么NumberFormalt异常的话，那就是比较另类
的了，没有关系，我们还是要办法解决，这就是终极武器。呵呵
jdbc的jar包需要放在$SQOOP_HOME/lib目录下
mysql zeroDateTimeBehavior
mysql允许DATE列使用'0000-00-00\' 如果不处理sqoop默认给转换为null
当然你也可以自己指定为 round，自动转换为('0001-01-01\')
$ sqoop import --table foo --connect jdbc:mysql://db.example.com/someDb?zeroDateTimeBehavior=round
mysql UNSIGNED 列
如果是UNSIGNED的，它是介于0 and 2^32 (4294967295)的，但是数据库会告诉sqoop，这是整形
整形的大小是介于-2147483648 and \+2147483647的，超过214748364的，它处理不了。
--direct模式不支持BLOB和CLOB，不支持视图
为了性能，一般的是32MB提交一次，可以通过 -D sqoop.mysql.export.checkpoint.bytes=size来指定
它的单位是bytes，设置为0，就禁用检查点了。
在对生产环境导入数据时，用户也在用，我们通过stage表来解决稳定性的问题，肯定会对生产环境产生影响
我们可以通过设置 -D sqoop.mysql.export.sleep.ms=time 参数(单位毫秒)来让它停止一段时间
每传输sqoop.mysql.export.checkpoint.bytes个字节就休息一段时间
sqoop支持 ojdbc6.jar
oracle当中的DATE和TIME，都会当做是TIMESTAMP值，sqoop会当做java.sql.Timestamp来存储
当把数据导回到数据库的时候，sqoop会把它转换为 yyyy-mm-dd HH:MM:SS.ffffffff格式
但是你只希望yyyy-mm-dd格式
时区，默认是GMT
$ sqoop import -D oracle.sessionTimeZone=America/Los_Angeles --connect jdbc:oracle:thin:@//db.example.com/foo --table bar
hive和sql的数据类型匹配
DATE,TIME,TIMESTAMP 会被当做是字符串处置， NUMERIC和DECIMAL会被认为是double
sqoop会提醒你精度丢失了
Microsoft SQL特殊的参数
--schema <name> Scheme name that sqoop should use. Default is "dbo".
--table-hints <hints> Table hints that Sqoop should use for data movement.
$ sqoop import ... --table custom_table -- --schema custom_schema
$ sqoop import ... --table custom_table -- --table-hints NOLOCK
PostgreSQL
$ sqoop export (generic-args) --connection-manager org.apache.sqoop.manager.PGBulkloadManager (export-args)
支持参数和例子
Property Description
mapred.reduce.tasks map数量
pgbulkload.bin pg_bulkoad binary安装路径，每一台机器都有
pgbulkload.check.constraints 检查约束，默认是true
pgbulkload.parse.errors 在转义,加密,过滤,检查约束,数据类型转换中产生的错误的最大数，默认是无穷大
pgbulkload.duplicate.errors 数据重复的忍耐值. 重复值在数据库中存储是badfile，默认是无穷大
pgbulkload.filter 转换每一行为输入的数据
Here is a example of complete command line.
$ sqoop export \
-Dmapred.reduce.tasks=2
-Dpgbulkload.bin="/usr/local/bin/pg_bulkload" \
-Dpgbulkload.input.field.delim=$'\t' \
-Dpgbulkload.check.constraints="YES" \
-Dpgbulkload.parse.errors="INFINITE" \
-Dpgbulkload.duplicate.errors="INFINITE" \
--connect jdbc:postgresql://pgsql.example.net:5432/sqooptest \
--connection-manager org.apache.sqoop.manager.PGBulkloadManager \
--table test --username sqooptest --export-dir=/test -m 2
--connection-manager <class-name> 连接管理者
--driver <class-name> 驱动类
--hadoop-mapred-home <dir> $HADOOP_MAPRED_HOME
--password <password> 密码
--username <username> 账号
--verbose 打印信息
--connection-param-file <filename> 可选参数
--as-avrodatafile 导入数据作为avrodata
--as-sequencefile 导入数据位SequenceFiles
--as-textfile 默认导入数据为文本
--boundary-query <statement> 创建splits的边界
--columns <col,col,col…> 选择列
--direct 使用直接导入快速路径
--direct-split-size <n> 在快速模式下每n字节使用一个split
--fetch-size <n> 一次读入的数量
--inline-lob-limit <n> 最大数值 an inline LOB
-m,--num-mappers <n> 通过实行多少个map，默认是4个，某些数据库8 or 16性能不错
-e,--query <statement> 通过查询语句导入
--split-by <column-name> 创建split的列，默认是主键
--table <table-name> 要导入的表名
--target-dir <dir> HDFS 目标路径
--warehouse-dir <dir> HDFS parent for table destination
--where <where clause> where条件
-z,--compress Enable compression
--compression-codec <c> 压缩方式，默认是gzip
--null-string <null-string> 字符列null值
--null-non-string <null-string> 非字符列null值
export主要参数
--export-dir <dir> HDFS到处数据的目录
-m,--num-mappers <n> 都少个map线程
--table <table-name> 导出哪个表
--call <stored-proc-name> 存储过程
--update-key <col-name> 通过哪个字段来判断更新
--update-mode <mode> 插入模式，默认是只更新，可以设置为allowinsert.
--input-null-string <null-string> 字符类型null处理
--input-null-non-string <null-string> 非字符类型null处理
--staging-table <staging-table-name> 临时表
--clear-staging-table 清空临时表
--batch 批量模式
转义字符相关参数
--escaped-by <char> 用哪个字符来转义
--fields-terminated-by <char> 字段之间的分隔符
--lines-terminated-by <char> 行分隔符
--mysql-delimiters 使用mysql的默认分隔符: , lines: \n escaped-by: \ optionally-enclosed-by: '
--optionally-enclosed-by <char> 复制结束符