1.Sqoop简介
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
Sqoop于2012年3月孵化出来，现在是一个顶级的Apache项目。
最新的稳定版本是1.4.6。Sqoop2的最新版本是1.99.7。请注意，1.99.7与1.4.6不兼容，且没有特征不完整，它并不打算用于生产部署。
2.Sqoop原理
将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现，在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。
3.Sqoop安装
安装Sqoop的前提是已经具备Java和Hadoop的环境。
(1) 下载并解压
（1）最新版下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/
（2）上传安装包sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz到虚拟机中，如我的上传目录是：/opt/software
（3）解压sqoop安装包到指定目录，如：$ tar -zxf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /opt/module
(2) 修改配置文件
Sqoop的配置文件与大多数大数据框架类似，在sqoop根目录下的conf目录中。
（1）重命名配置文件
$ mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
$ mv sqoop-site-template.xml sqoop-site.xml
（2）修改配置文件:sqoop-env.sh
export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export HIVE_CONF_DIR=/opt/module/hive/conf
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.4.10
export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.10
(3) 拷贝JDBC驱动
拷贝jdbc驱动到sqoop的lib目录下，如：$ cp -a mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/module/sqoop/lib
(4) 验证Sqoop
我们可以通过某一个command来验证sqoop配置是否正确：
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop help
Warning: /opt/module/sqoop/bin/../../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.
Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.
Warning: /opt/module/sqoop/bin/../../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.
Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.
18/08/26 22:09:54 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.6
usage: sqoop COMMAND [ARGS]
Available commands:
codegen Generate code to interact with database records
create-hive-table Import a table definition into Hive
eval Evaluate a SQL statement and display the results
export Export an HDFS directory to a database table
help List available commands
import Import a table from a database to HDFS
import-all-tables Import tables from a database to HDFS
import-mainframe Import datasets from a mainframe server to HDFS
job Work with saved jobs
list-databases List available databases on a server
list-tables List available tables in a database
merge Merge results of incremental imports
metastore Run a standalone Sqoop metastore
version Display version information
(补：Shell 参数多时用数组 arr = (“aa”,”bb”,”cc”) )
(5) 测试Sqoop是否能够成功连接数据库
$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 123456
出现如下输出：
information_schema
company
ct
metastore
mysql
oozie
performance_schema
test
说明：出现上面自己新建的表，说明sqoop能够成功连接mysql
4.Sqoop的简单使用案例
(1) 导入数据
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。
RDBMS到HDFS
（1）确定Mysql服务开启正常
（2）在Mysql中新建一张表并插入一些数据
$ mysql -uroot -p123456
mysql> create database company;
mysql> create table company.staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), sex varchar(255));
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');
mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');
（3）导入数据
（1）全部导入
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
> --username root \
> --password 123456 \
> --table staff \
> --target-dir /user/company \
> --delete-target-dir \
> --num-mappers 1 \
> --fields-terminated-by "\t"
（2）查询导入
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
> --username root \
> --password 123456 \
> --target-dir /user/company \
> --delete-target-dir \
> --num-mappers 1 \
> --fields-terminated-by "\t" \
> --query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'
尖叫提示：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause.
尖叫提示：如果query后使用的是双引号，则$CONDITIONS前必须加转义符，防止shell识别为自己的变量。
尖叫提示：--query选项，不能同时与--table选项使用
（3）导入指定列
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
> --username root \
> --password 123456 \
> --target-dir /user/company \
> --delete-target-dir \
> --num-mappers 1 \
> --fields-terminated-by "\t" \
> --columns id,sex \
> --table staff
尖叫提示：columns中如果涉及到多列，用逗号分隔，分隔时不要添加空格
（4）使用sqoop关键字筛选查询导入数据
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
> --username root \
> --password 123456 \
> --target-dir /user/company \
> --delete-target-dir \
> --num-mappers 1 \
> --fields-terminated-by "\t" \
> --table staff \
> --where "id=1"
尖叫提示：在Sqoop中可以使用sqoop import -D property.name=property.value这样的方式加入执行任务的参数，多个参数用空格隔开。
RDBMS到Hive
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop import \
> --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
> --username root \
> --password 123456 \
> --table staff \
> --num-mappers 1 \
> --hive-import \
> --fields-terminated-by "\t" \
> --hive-overwrite \
> --hive-table staff_hive
尖叫提示：该过程分为两步，第一步将数据导入到HDFS，第二步将导入到HDFS的数据迁移到Hive仓库(如果Hive中的表不存在，会自动创建的)
尖叫提示：第一步默认的临时目录是/user/admin/表名
(2) 导出数据
在Sqoop中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）向非大数据集群（RDBMS）中传输数据，叫做：导出，即使用export关键字。
(1) HIVE/HDFS到RDBMS
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop export \
> --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
> --username root \
> --password 123456 \
> --table staff \
> --num-mappers 1 \
> --export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
> --input-fields-terminated-by "\t"
尖叫提示：Mysql中如果表不存在，不会自动创建。
尖叫提示：如果Hive的全部数据导入Mysql，可能需要解决mysql的主键自增问题（解决方案：取消mysql的主键）。
尖叫提示：Hive的数据导入到mysql是追加而不是覆盖。
(3) 脚本打包
使用opt格式的文件打包sqoop命令，然后执行
（1）创建一个.opt文件
[luomk@hadoop102 sqoop]$ mkdir opt
[luomk@hadoop102 sqoop]$ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt
（2）编写sqoop脚本
[luomk@hadoop102 sqoop]$ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt
export
--connect
jdbc:mysql://hadoop102:3306/company
--username
root
--password
123456
--table
staff
--num-mappers
1
--export-dir
/user/hive/warehouse/staff_hive
--input-fields-terminated-by
"\t"
(3) 执行该脚本
[luomk@hadoop102 sqoop]$ bin/sqoop --options-file /opt/module/sqoop/opt/job_HDFS2RDBMS.opt
5.Sqoop一些常用命令及参数
(1) 常用命令列举
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
| 序号 |
命令 |
类 |
说明 |
| 1 |
import |
ImportTool |
将数据导入到集群 |
| 2 |
export |
ExportTool |
将集群数据导出 |
| 3 |
codegen |
CodeGenTool |
获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jar |
| 4 |
create-hive-table |
CreateHiveTableTool |
创建Hive表 |
| 5 |
eval |
EvalSqlTool |
查看SQL执行结果 |
| 6 |
import-all-tables |
ImportAllTablesTool |
导入某个数据库下所有表到HDFS中 |
| 7 |
job |
JobTool |
用来生成一个sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。 |
| 8 |
list-databases |
ListDatabasesTool |
列出所有数据库名 |
| 9 |
list-tables |
ListTablesTool |
列出某个数据库下所有表 |
| 10 |
merge |
MergeTool |
将HDFS中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中 |
| 11 |
metastore |
MetastoreTool |
记录sqoop job的元数据信息，如果不启动metastore实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml中进行更改。 |
| 12 |
help |
HelpTool |
打印sqoop帮助信息 |
| 13 |
version |
VersionTool |
打印sqoop版本信息 |
(2) 命令&参数详解
刚才列举了一些Sqoop的常用命令，对于不同的命令，有不同的参数，让我们来一一列举说明。
首先来我们来介绍一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。
（1）公用参数：数据库连接
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--connect |
连接关系型数据库的URL |
| 2 |
--connection-manager |
指定要使用的连接管理类 |
| 3 |
--driver |
JDBC的driver class |
| 4 |
--help |
打印帮助信息 |
| 5 |
--password |
连接数据库的密码 |
| 6 |
--username |
连接数据库的用户名 |
| 7 |
--verbose |
在控制台打印出详细信息 |
（2）公用参数：import
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--enclosed-by <char> |
给字段值前后加上指定的字符 |
| 2 |
--escaped-by <char> |
对字段中的双引号加转义符 |
| 3 |
--fields-terminated-by <char> |
设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号 |
| 4 |
--lines-terminated-by <char> |
设定每行记录之间的分隔符，默认是\n |
| 5 |
--mysql-delimiters |
Mysql默认的分隔符设置，字段之间以逗号分隔，行之间以\n分隔，默认转义符是\，字段值以单引号包裹。 |
| 6 |
--optionally-enclosed-by <char> |
给带有双引号或单引号的字段值前后加上指定字符。 |
（3）公用参数：export
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--input-enclosed-by <char> |
对字段值前后加上指定字符 |
| 2 |
--input-escaped-by <char> |
对含有转移符的字段做转义处理 |
| 3 |
--input-fields-terminated-by <char> |
字段之间的分隔符 |
| 4 |
--input-lines-terminated-by <char> |
行之间的分隔符 |
| 5 |
--input-optionally-enclosed-by <char> |
给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符 |
（4）公用参数：hive
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--hive-delims-replacement <arg> |
用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n和\013 \010等字符 (补：\013 \010 就是\r\n ) |
| 2 |
--hive-drop-import-delims |
在导入数据到hive时，去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符 |
| 3 |
--map-column-hive <map> |
生成hive表时，可以更改生成字段的数据类型 |
| 4 |
--hive-partition-key |
创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为string |
| 5 |
--hive-partition-value <v> |
导入数据时，指定某个分区的值 |
| 6 |
--hive-home <dir> |
hive的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录 |
| 7 |
--hive-import |
将数据从关系数据库中导入到hive表中 |
| 8 |
--hive-overwrite |
覆盖掉在hive表中已经存在的数据 |
| 9 |
--create-hive-table |
默认是false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。 |
| 10 |
--hive-table |
后面接要创建的hive表,默认使用MySQL的表名 |
| 11 |
--table |
指定关系数据库的表名 |
公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。
（5）命令&参数：import
将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括Hive，HBase）中，如果导入的是Hive，那么当Hive中没有对应表时，则自动创建。
（1）命令：
如：导入数据到hive中
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--hive-import
如：增量导入数据到hive中，mode=append
append导入：
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--num-mappers 1 \
--fields-terminated-by "\t" \
--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 3
尖叫提示：append不能与--hive-等参数同时使用（Append mode for hive imports is not yet supported. Please remove the parameter --append-mode）
如：增量导入数据到hdfs中，mode=lastmodified
先在mysql中建表并插入几条数据：
mysql> create table company.staff_timestamp(id int(4), name varchar(255), sex varchar(255), last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP);
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(1, 'AAA', 'female');
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(2, 'BBB', 'female');
先导入一部分数据：
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff_timestamp \
--delete-target-dir \
--m 1
再增量导入一部分数据：
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(3, 'CCC', 'female');
$ bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff_timestamp \
--check-column last_modified \
--incremental lastmodified \
--last-value "2017-09-28 22:20:38" \
--m 1 \
--append
尖叫提示：使用lastmodified方式导入数据要指定增量数据是要--append（追加）还是要--merge-key（合并）
尖叫提示：--incremental lastmodified模式下，last-value指定的值是会包含于增量导入的数据中。
(2) 参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--append |
将数据追加到HDFS中已经存在的DataSet中，如果使用该参数，sqoop会把数据先导入到临时文件目录，再合并。 |
| 2 |
--as-avrodatafile |
将数据导入到一个Avro数据文件中 |
| 3 |
--as-sequencefile |
将数据导入到一个sequence文件中 |
| 4 |
--as-textfile |
将数据导入到一个普通文本文件中 |
| 5 |
--boundary-query <statement> |
边界查询，导入的数据为该参数的值（一条sql语句）所执行的结果区间内的数据。 |
| 6 |
--columns <col1, col2, col3> |
指定要导入的字段 |
| 7 |
--direct |
直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。 |
| 8 |
--direct-split-size |
在使用上面direct直接导入的基础上，对导入的流按字节分块，即达到该阈值就产生一个新的文件 |
| 9 |
--inline-lob-limit |
设定大对象数据类型的最大值 |
| 10 |
--m或–num-mappers |
启动N个map来并行导入数据，默认4个。 |
| 11 |
--query或--e <statement> |
将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参--target-dir，--hive-table，如果查询中有where条件，则条件后必须加上$CONDITIONS关键字 |
| 12 |
--split-by <column-name> |
按照某一列来切分表的工作单元，不能与--autoreset-to-one-mapper连用（请参考官方文档） |
| 13 |
--table <table-name> |
关系数据库的表名 |
| 14 |
--target-dir <dir> |
指定HDFS路径 |
| 15 |
--warehouse-dir <dir> |
与14参数不能同时使用，导入数据到HDFS时指定的目录 |
| 16 |
--where |
从关系数据库导入数据时的查询条件 |
| 17 |
--z或--compress |
允许压缩 |
| 18 |
--compression-codec |
指定hadoop压缩编码类，默认为gzip(Use Hadoop codec default gzip) |
| 19 |
--null-string <null-string> |
string类型的列如果null，替换为指定字符串 |
| 20 |
--null-non-string <null-string> |
非string类型的列如果null，替换为指定字符串 |
| 21 |
--check-column <col> |
作为增量导入判断的列名 |
| 22 |
--incremental <mode> |
mode：append或lastmodified |
| 23 |
--last-value <value> |
指定某一个值，用于标记增量导入的位置 |
（6）命令&参数：export
从HDFS（包括Hive和HBase）中将数据导出到关系型数据库中。
（1）命令·
$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://linux01:Hadoop02/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--export-dir /user/company \
--input-fields-terminated-by "\t" \
--num-mappers 1
（2）参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--direct |
利用数据库自带的导入导出工具，以便于提高效率 |
| 2 |
--export-dir <dir> |
存放数据的HDFS的源目录 |
| 3 |
-m或--num-mappers <n> |
启动N个map来并行导入数据，默认4个 |
| 4 |
--table <table-name> |
指定导出到哪个RDBMS中的表 |
| 5 |
--update-key <col-name> |
对某一列的字段进行更新操作 |
| 6 |
--update-mode <mode> |
updateonly allowinsert(默认) |
| 7 |
--input-null-string <null-string> |
请参考import该类似参数说明 |
| 8 |
--input-null-non-string <null-string> |
请参考import该类似参数说明 |
| 9 |
--staging-table <staging-table-name> |
创建一张临时表，用于存放所有事务的结果，然后将所有事务结果一次性导入到目标表中，防止错误。 |
| 10 |
--clear-staging-table |
如果第9个参数非空，则可以在导出操作执行前，清空临时事务结果表 |
（7）命令&参数：codegen
（1）将关系型数据库中的表映射为一个Java类，在该类中有各列对应的各个字段。
$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"
（2）参数
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--bindir <dir> |
指定生成的Java文件、编译成的class文件及将生成文件打包为jar的文件输出路径 |
| 2 |
--class-name <name> |
设定生成的Java文件指定的名称 |
| 3 |
--outdir <dir> |
生成Java文件存放的路径 |
| 4 |
--package-name <name> |
包名，如com.z，就会生成com和z两级目录 |
| 5 |
--input-null-non-string <null-str> |
在生成的Java文件中，可以将null字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值（例如空字符串） |
| 6 |
--input-null-string <null-str> |
将null字符串替换成想要替换的值（一般与5同时使用） |
| 7 |
--map-column-java <arg> |
数据库字段在生成的Java文件中会映射成各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型，例如：--map-column-java id=long, name=String |
| 8 |
--null-non-string <null-str> |
在生成Java文件时，可以将不存在或者null的字符串设置为其他值 |
| 9 |
--null-string <null-str> |
在生成Java文件时，将null字符串设置为其他值（一般与8同时使用） |
| 10 |
--table <table-name> |
对应关系数据库中的表名，生成的Java文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应 |
（8）命令&参数：create-hive-table
生成与关系数据库表结构对应的hive表结构。
命令：
$ bin/sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://Hadoop02:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--hive-table hive_staff
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--hive-home <dir> |
Hive的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的Hive目录 |
| 2 |
--hive-overwrite |
覆盖掉在Hive表中已经存在的数据 |
| 3 |
--create-hive-table |
默认是false，如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败 |
| 4 |
--hive-table |
后面接要创建的hive表 |
| 5 |
--table |
指定关系数据库的表名 |
（9）命令&参数：eval
可以快速的使用SQL语句对关系型数据库进行操作，经常用于在import数据之前，了解一下SQL语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。
命令：
$ bin/sqoop eval \
--connect jdbc:mysql://Hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--query "SELECT * FROM staff"
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--query或--e |
后跟查询的SQL语句 |
（10）命令&参数：import-all-tables
可以将RDBMS中的所有表导入到HDFS中，每一个表都对应一个HDFS目录
命令：
$ bin/sqoop import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://Hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--m 1 \
--warehouse-dir /user/hive/warehouse/all_tables
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--as-avrodatafile |
这些参数的含义均和import对应的含义一致 |
| 2 |
--as-sequencefile |
|
| 3 |
--as-textfile |
|
| 4 |
--direct |
|
| 5 |
--direct-split-size <n> |
|
| 6 |
--inline-lob-limit <n> |
|
| 7 |
--m或—num-mappers <n> |
|
| 8 |
--warehouse-dir <dir> |
|
| 9 |
-z或--compress |
|
| 10 |
--compression-codec |
（11）命令&参数：job
用来生成一个sqoop任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。
$ bin/sqoop job \
--create myjob -- import-all-tables \
--connect jdbc:mysql://Hadoop02:3306/company \
--username root \
--password 123456
$ bin/sqoop job \
--list
$ bin/sqoop job \
--exec myjob
尖叫提示：注意import-all-tables和它左边的--之间有一个空格
尖叫提示：如果需要连接metastore，则--meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://Hadoop102:16000/sqoop
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--create <job-id> |
创建job参数 |
| 2 |
--delete <job-id> |
删除一个job |
| 3 |
--exec <job-id> |
执行一个job |
| 4 |
--help |
显示job帮助 |
| 5 |
--list |
显示job列表 |
| 6 |
--meta-connect <jdbc-uri> |
用来连接metastore服务 |
| 7 |
--show <job-id> |
显示一个job的信息 |
| 8 |
--verbose |
打印命令运行时的详细信息 |
尖叫提示：在执行一个job时，如果需要手动输入数据库密码，可以做如下优化
<property>
<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>
<value>true</value>
<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>
</property>
（12）命令&参数：list-databases
命令：
$ bin/sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ \
--username root \
--password 123456
参数：与公用参数一样
（13）命令&参数：list-tables
命令：
$ bin/sqoop list-tables \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456
参数：与公用参数一样
（14）命令&参数：merge
将HDFS中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中(补：merge先要在mysql中新建一个new_staff同样字段的数据库，jar操作mysql进行merge)
数据环境：
new_staff
1 AAA male
2 BBB male
3 CCC male
4 DDD male
old_staff
1 AAA female
2 CCC female
3 BBB female
6 DDD female
尖叫提示：上边数据的列之间的分隔符应该为\t，行与行之间的分割符为\n，如果直接复制，请检查之。
创建JavaBean：
$ bin/sqoop codegen \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/company \
--username root \
--password 123456 \
--table staff \
--bindir /home/admin/Desktop/staff \
--class-name Staff \
--fields-terminated-by "\t"
开始合并：
$ bin/sqoop merge \
--new-data /test/new/ \
--onto /test/old/ \
--target-dir /test/merged \
--jar-file /home/admin/Desktop/staff/Staff.jar \
--class-name Staff \
--merge-key id
结果：
1 AAA MALE
2 BBB MALE
3 CCC MALE
4 DDD MALE
6 DDD FEMALE
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--new-data <path> |
HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留 |
| 2 |
--onto <path> |
HDFS合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖 |
| 3 |
--merge-key <col> |
合并键，一般是主键ID |
| 4 |
--jar-file <file> |
合并时引入的jar包，该jar包是通过Codegen工具生成的jar包 |
| 5 |
--class-name <class> |
对应的表名或对象名，该class类是包含在jar包中的 |
| 6 |
--target-dir <path> |
合并后的数据在HDFS里存放的目录 |
（15）命令&参数：metastore
记录了Sqoop job的元数据信息，如果不启动该服务，那么默认job元数据的存储目录为~/.sqoop，可在sqoop-site.xml中修改。
命令：
$ bin/sqoop metastore
参数：
| 序号 |
参数 |
说明 |
| 1 |
--shutdown |
关闭metastore |