pacheSqoop（SQL-to-Hadoop）项目旨在协助RDBMS与Hadoop之间进行高效的大数据交流。
关系型数据库的数据导入到Hadoop(可保存为多种文件类型：文本类型，Avro二进制类型以及SequenceFiles类型)
与其相关的系统(如HBase和Hive)中；
同时也可以把数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里。
Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。Sqoop架构非常简单，其整合了Hive、Hbase和Oozie，通过map-reduce任务来传输数据，从而提供并发特性和容错。
Sqoop在import时，需要制定split-by参数。Sqoop根据不同的split-by参数值来进行切分,然后将切分出来的区域分配到不同map中。每个map中再处理数据库中获取的一行一行的值，写入到HDFS中。同时split-by根据不同的参数类型有不同的切分方法，如比较简单的int型，Sqoop会取最大和最小split-by字段值，然后根据传入的num-mappers来确定划分几个区域。比如selectmax(split_by),min(split-by)from得到的max(split-by)和min(split-by)分别为1000和1，而num-mappers为2的话，则会分成两个区域(1,500)和(501-100),同时也会分成2个sql给2个map去进行导入操作，分别为selectXXXfromtablewheresplit-by>=1andsplit-by<500和selectXXXfromtablewheresplit-by>=501andsplit-by<=1000。最后每个map各自获取各自SQL中的数据进行导入工作.
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Sqoop大概流程
读取要导入数据的表结构，生成运行类，默认是QueryResult，打成jar包，然后提交给Hadoop
设置好job，
这里就由Hadoop来执行MapReduce来执行Import命令
1) 首先要对数据进行切分，也就是DataSplit，DataDrivenDBInputFormat.getSplits(JobContext job)
2) 切分好范围后，写入范围，以便读取DataDrivenDBInputFormat.write(DataOutput output)，这里是lowerBoundQuery and upperBoundQuery
3) 读取以上2）写入的范围DataDrivenDBInputFormat.readFields(DataInput input)
4) 然后创建RecordReader从数据库中读取数据DataDrivenDBInputFormat.createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)
5) 创建MAP，MapTextImportMapper.setup(Context context)
6) RecordReader一行一行从关系型数据库中读取数据，设置好Map的Key和Value，交给MapDBRecordReader.nextKeyValue
7) 运行MAP，mapTextImportMapper.map(LongWritable key, SqoopRecord val, Context context),最后生成的Key是行数据，由QueryResult生成，Value是NullWritable.get
Sqoop1和Sqoop 2架构的变迁
首先这两个版本是完全不兼容的，其具体的版本号区别为1.4.x为sqoop1，1.99x为sqoop2。sqoop1和sqoop2在架构和用法上已经完全不同。在架构上，sqoop1仅仅使用一个sqoop客户端，sqoop2引入了sqoopserver，对connector实现了集中的管理。其访问方式也变得多样化了，其可以通过RESTAPI、JAVAAPI、WEBUI以及CLI控制台方式进行访问。另外，其在安全性能方面也有一定的改善，在sqoop1中我们经常用脚本的方式将HDFS中的数据导入到mysql中，或者反过来将mysql数据导入到HDFS中，其中在脚本里边都要显示指定mysql数据库的用户名和密码的，安全性做的不是太完善。在sqoop2中，如果是通过CLI方式访问的话，会有一个交互过程界面，你输入的密码信息不被看到，同时Sqoop2引入基于角色的安全机制。下图是sqoop1和sqoop2简单架构对比：
作者：CatherinePlans
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