如果你在做大数据相关工作，是需要把数据从关系型数据库导入到 Hadoop 平台，那么Sqoop无疑是一个好用的工具。它通过 MapReduce 框架，能把数据导入和导出操作并行化，大大提高了效率。尤其是在海量数据时，性能优势比较。Sqoop1和Sqoop2虽然都可以用来实现数据迁移，但它们在架构和功能上有些差异。Sqoop1更多依赖 MapReduce，而Sqoop2引入了服务模型和丰富的 API，支持更高效的数据迁移。Sqoop不仅支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等常见数据库，还能通过自定义连接字符串支持其他数据库。使用时，你可以通过调整--split-by和--num-mappers等参数来控制数据分割和并行度。比如，以下是一个用Sqoop导入数据的命令示例：

./sqoop import --connect jdbc:mysql://10.106.1.235:3306/lz --username root --password 123456 --query 'SELECT demo1.ID,demo1.NAME,demo2.AGE FROM demo1 JOIN demo2 on (demo1.ID = demo2.ID) WHERE $CONDITIONS' --boundary-query 'SELECT min(demo1.ID), max(demo1.ID) FROM demo1' --target-dir /sqoop/demo2/test2 --split-by demo1.ID -m 6
通过调整这些参数，你可以根据自己的需求灵活数据导入。Sqoop的功能不仅限于导入，它同样能将 HDFS 中的数据导出到关系型数据库中，实现双向数据流动。所以，如果你需要在大数据和传统数据库之间实现高效数据迁移，Sqoop是一个不错的选择。

不过，记得在使用时注意版本兼容问题，Sqoop1和Sqoop2并不兼容，选择合适的版本能让你事半功倍。