概述
Apache Sqoop（SQL-to-Hadoop）项目旨在协助RDBMS与Hadoop之间进行高效的大数据交流。用户可以在 Sqoop 的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 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是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具，结构化数据可以是MySQL、Oracle等RDBMS。Sqoop底层用MapReduce程序实现抽取、转换、加载，MapReduce天生的特性保证了并行化和高容错率，而且相比Kettle等传统ETL工具，任务跑在Hadoop集群上，减少了ETL服务器资源的使用情况。在特定场景下，抽取过程会有很大的性能提升。
如果要用Sqoop，必须正确安装并配置Hadoop，因依赖于本地的Hadoop环境启动MR程序；MySQL、Oracle等数据库的JDBC驱动也要放到Sqoop的lib目录下。
参数解析
查看sqoop命令帮助文档
# 查看sqoop支持哪些操作
sqoop help
# 查看具体操作中有哪些参数可以指定
sqoop help import
sqoop help export
通用参数:
--connect <jdbc-uri>: 连接RDBMS的jdbc连接字符串，例如：--connect jdbc:mysql:// MYSQL_SERVER:PORT/DBNAME。
--username <username>: 连接RDBMS所使用的用户名。
--password <password>: 连接RDBMS所使用的密码，明文。
--hadoop-home <hdir>: hadoop数据存储路径
--password-file <password-file>: 使用文件存储密码。
-p: 交互式连接RDBMS的密码。
导入参数
--append ：追加数据到HDFS已经存在的文件中。
--as-sequencefile ：import序列化的文件。
--as-textfile ：import文本文件 ，默认。
--columns <col,col,col...> ：指定列import，逗号分隔，比如：--columns "id,name"。
--delete-target-dir ：删除存在的import目标目录。
--direct ：直连模式，速度更快（HBase不支持）
--split-by ：分割导入任务所使用的字段，需要明确指定，推荐使用主键。
--inline-lob-limit < n > ：设置内联的BLOB对象的大小。
--fetch-size <n> ：一次从数据库读取n个实例，即n条数据。
-e,--query <statement> ：构建表达式<statement>执行。
--target-dir <d> ：指定HDFS目标存储目录。
--warehouse-dir <d> ：可以指定为-warehouse-dir/user/hive/warehouse/即导入数据的存放路径，如果该路径不存在，会首先创建。
--table <table-name> ：将要导入到hive的表。
--where <where clause> ：指定where从句，如果有双引号，注意转义 \$CONDITIONS，不能用or，子查询，join。
-z,--compress ：开启压缩。
--null-string <null-string> ：string列为空指定为此值。
--null-non-string <null-string> ：非string列为空指定为此值，-null这两个参数are optional, 如果不设置，会指定为"null"。
--autoreset-to-one-mapper ：如果没有主键和split-by用one mapper import （split-by和此选项不共存）。
-m,--num-mappers <n> ：建立n个并发执行import，默认4个线程。
Hive参数:
--hive-database <database-name> ：指定要把HDFS数据导入到哪个Hive库。
--hive-table <table-name> ：设置到Hive当中的表名。
--hive-delims-replacement <arg> ：导入到hive时用自定义的字符替换掉\n, \r, and \01。
--hive-drop-import-delims ：导入到hive时删除字段中\n, \r，\t and \01等符号；避免字段中有空格导致导入数据被截断。
--hive-home <dir> ：指定Hive的存储目录。
--hive-import ：将HDFS数据导入到Hive中，会自动创建Hive表，使用hive的默认分隔符。
--hive-overwrite ：对Hive表进行覆盖操作（需配合--hive-import使用，如果Hive里没有表会先创建之），不然就是追加数据。
--hive-partition-key <partition-key> ：hive分区的key。
--hive-partition-value <partition-value> ：hive分区的值。
--map-column-hive <arg> ：类型匹配，SQL类型对应到hive类型。
--create-hive-table ：自动推断表字段类型直接建表，hive-overwrite功能可以替代掉了，但Hive里此表不能存在，不然操作会报错。
Sqoop与DataX对比
总结
1.DataX和Kettle都是通用的数据集成工具，支持多种数据源和目标，提供了强大的数据转换和清洗功能。
2.DataX和Kettle的区别在于开发者和用户群体，DataX在阿里巴巴内部得到广泛应用，而Kettle则是一个独立的开源项目。
3.Sqoop主要用于Hadoop和关系型数据库之间的数据传输，适用于大规模数据的导入导出任务。
参考资料:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/444568213
http://blog.51yip.com/hadoop/2054.html