一、导入过程
Sqoop是通过MapReduce作业进行导入工作，在作业中，会从表中读取一行行记录，然后将其写入HDFS
在开始导入之前，Sqoop会通过JDBC来获得所需要的数据库元数据，例如，导入表的列名，数据类型等(第一步)；接着这些数据库的数据类型（varchar，number等）会被映射成java类型（String，int等），根据这些信息，Sqoop会生成一个与表名同名的类用来完成反序列化的工作，保存表中的每一行记录（第二步）；Sqoop启动MapReduce作用（第三步），MapReduce 中主要是对 InputFormat 和 OutputFormat 进行定制；启动的作业在input的过程中，会通过JDBC读取数据库表中的内容（第四步），这时，会使用Sqoop生成的类进行反序列化；最后再将这些记录写到HDFS中，在写入HDFS的过程中，同样会使用Sqoop生成的类进行序列化。
Sqoop的导入作业通常不只是由一个Map任务完成，也就是说每个任务会获取表的一部分数据。如果只由一个Map任务完成导入的话，那么在第四步时，作业会通过JDBC执行如下SQL：
SELECT col1,col2,...FROM table ;如果需要多个Map任务来完成，那就必须对表进行水平切分，水平切分的依据通常会是表的主键。Sqoop在启动MapReduce作业时，会首先通过JDBC查询切分类的最大值和最小值，再根据启动的任务数（使用命令 -m指定）划分出每个任务所负责的数据，实际在第四步时，每个任务执行的SQL为：
SELECT col1,col2,...FROM table WHERE id >=0 AND < 50000；
SELECT col1,col2,...FROM table WHERE id >=50000 AND < 100000；
........在导入之前，有必要对切分列的数据进行抽样检测，了解数据的分布。
Sqoop可以对导入过程进行精细地控制，不用每次都导入一张表的所有字段。Sqoop允许我们知道表的列，在查询中加入WHERE自居，甚至可以自定义查询SQL语句，并且在SQL语句中，可以任意使用目标数据库所支持的函数。
一旦数据导出完成后，这份数据就可被MapReduce程序所使用。但是我们知道，对于结构化的数据来说，Hive才是最适合处理的，所以自然而然也提供了相应的功能。
将导入的数据存放到了HDFS中，将这份数据导入Hive之前，必须在Hive中创建该表，Sqoop提供了相应的命令：
sqoop create-hive-table --connect jdbc: mysql : //master:3306/hive --table DBS
--fields-terminated-by ',' --username root这时登录Hive会发现DBS表已经创建好了，但是没有数据。这时只需执行：
hive>LOAD DATA INPATH '/user/hadoop/DBS/part-r-00000' INTO TABLE DBS;这里要注意，由于Sqoop默认导出格式为逗号分隔，索引在Sqoop建表命令中，我们用 --fields-terminated-by ',' 指明Hive中DBS表的列分隔符。
如果想直接从数据库将数据导入Hive中，也就是将上述3个步骤（导入HDFS，创建表，加载）合并为一个步骤，Sqoop也提供了相应的命令：
通过加上 --hive-import选项，Sqoop可以根据源数据库中的表结构来自动生成Hive表的结构，这样Sqoop就可方便地将数据直接导入Hive中。
二、导出过程
与Sqoop导入功能相比，Sqoop的导出功能使用频率相对较低，一般都是将Hive的分析结果导出到关系型数据库以供数据分析师查看，生成报表等。
在将Hive中的表导出到数据库时，必须在数据库中新建一张用来接收数据的表，需要导出的Hive表为 test_table,如下：
hive > DESC test_table ;
OK
id string
Time taken:0.109 seconds
我们在mysql中新建一张用于接收数据的表，如下：
mysql>use test;
Database changed
mysql>create table test_received(id varchar(5));这里需要注意的是，在Hive中，字符串数据类型为STRING，但是在关系型数据库中，有可能是varchar(20),varchar(100),z这些必须根据情况自己指定，这也是必须由用户事先将表创建好的原因。接下来，就可以执行导入了，执行命令：
sqoop export --connect jdbc:mysql://master:3306/test --table test_table --export-dir
/user/hive/warehouse/test_table --username root -m 1 --fields-terminated-by '\t'导出完毕后，就可以在Mysql中通过表test_received进行查询。对于上面这条导出命令，另外我们还需要将Hive表的列分隔符通过 --fields-terminated-by告知sqoop。
在了解导入过程后，导出过程就变得容易理解了
同样的，sqoop根据目标表的结构会生成一个java类（第一步和第二步），该类的作用为序列化和反序列化。接着会启动一个MapReduce作业（第三步），在作业中会用生成的java类从HDFS中读取数据（第四步），并生成一批INSERT语句，每条语句都会向MySQL的目标表中插入多条记录（第五步），这样读入的时候是并行，写入的时候也是并行，但是其写入性能会受限于数据库的写入性能。
