一：导入 mysql--》hdfs
1.准备
2.导入数据
可以看到在跑yarn。
3.在HDFS上看结果
默认的地址：hdfs的家目录。
4.在HDFS上指定目录
5.指定map的个数，相同目录时，先删除原来的目录
6.查看结果
7.指定分隔符
默认是‘，’，在HDFS上修改‘\t’
8.重新查看结果
9.更快的方式
10.增量导入之前的准备
11.增量导入
在增量导入的时候，不能加上--delete---target-dir，因为这是增量导入
12.查看增量结果
二：job实现增量导入（属于Mysql导入Hdfs）
1.创建一个job任务之前的任务
2.创建一个job任务
注意：命令为 --create
--与import之间有一个空格。
3.查看一个job
4.查看job的详细信息
5.执行job任务
6.删除job任务
二：导入 mysql-->hive
1.在HIVE中新建一个数据库和一个表
方便mysql里面的数据导入。
2.展示源表tohdfs的数据
3.导入一
4.结果
5.导入二
6.结果
三：导出：hdfs-》mysql
1.新建mysql数据表
2.命令
bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://linux-hadoop3.ibeifeng.com:3306/sqoop --username root --password 123456 --table tomysql --export-dir /user/hive/warehouse/student.db/stu_info --num-mappers 1 --input-fields-terminated-by '\t'
3.结果
四：导出hive-》mysql
1.基本语法同上。
只需要把--export-dir改成HIVE的路径就可以了。
但是会发现，上面的HDFS上的路径就是HIVE的路径，所以HIVE的导出例子依旧可以使用上面的例子。
在HDFS的导出中，可以使用HDFS上的任何一个路径，而不是HIVE中需要时warehouse的路径。
五：执行sqoolwenjian
1.新建数据库
2.新建sqoop.file，里面是将执行的文件
3.执行
4.结果
六：使用帮助
1.用法
