增量导入的意思就是在原先导入的数据的基础上，追加新的数据进去。
我们以下面的数据为例，分别是学生的id，姓名，生日和性别

01 赵雷 1990-01-01 男
02 钱电 1990-12-21 男
03 孙风 1990-05-20 男
04 李云 1990-08-06 男
05 周梅 1991-12-01 女
06 吴兰 1992-03-01 女
07 郑竹 1989-07-01 女
08 王菊 1990-01-20 女

首先把表格数据导入到hdfs中

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--table student \
--target-dir /sqoop/student \
--m 1

此时我们再往表格中插入新的数据，然后用追加的方式把新的数据插入到已上传的数据中。
新插入的数据：

sqoop实现：

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--table student \
--incremental append \
--check-column sid \
--last-value 08 \
--target-dir /sqoop/student \
--m 1

incremental指定增量导入的模式：
append：追加数据记录；
lastmodified：可追加更新的标题数据。
check-coumn 主键列
last-value：上一次最后一条数据的主键的值
此时我们查看新导入的数据，发现是从新插入的数据开始上传的：

导入时指定文件格式参数：

–as-textfile 导入数据为text文件（默认）
–as-avrodatafile 导入数据为avro文件
–as-sequencefile 导入数据为sequence文件
–as-parquetfile 导入数据为parquet文件

例如：

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--table student \
--target-dir /sqoop/student \
--m 1
--as-sequencefile

在这之前需要先复制两个jar包到sqoop的lib目录下：
hive-common、hive-exec

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--table student \
--hive-import \
--create-hive-table \
--hive-database test \
--hive-table student \
--m 1

–create-hive-table：自动创建表，生产中一般不使用；
–hive-overwrite：覆盖原有表数据。
到hive中查询：

我们在来试下往hive中已有表格查询数据（表格类型需一致）：

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--table student \
--hive-import \
--hive-database test \
--hive-table student \
--m 1

同样查询成功

overwrite的用法：

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--table student \
--hive-import \
--hive-database test \
--hive-table student \
--hive-overwrite
--m 1

建立一个分区表：

create external table stu(
sid int,
sname string,
birth string,
gender string)
partitioned by (group string);

sqoop实现分区导入：

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--query "select * from student where sid<5 and \$CONDITIONS" \
--split-by sname \
--target-dir /test/sqoop/student \
--hive-import \
--hive-table test.stu \
--hive-partition-key 'group' \
--hive-partition-value 'one' \
--m 1

执行完成后，我们可以到hdfs上看

导入MySQL数据到Hbase

sqoop-import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/sqoop \
--username root \
--password ok \
--table student \
--columns "sid,sname,birth" \
--hbase-create-table \
--hbase-table student \
--column-family info \
--hbase-row-key sid \
--m 1

–column-family：列簇
–hbase-row-key：行键，行键要再–columns中。
执行完成后我们可以到hbase中查看

我们也可以通过Hive来实现与Hbase的交互来查看下信息：

create external table empstu(
sid int,
sname string,
birth string)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties
('hbase.columns.mapping'=':key,info:sname,info:birth')
tblproperties('hbae.table.name'='student');

在MySQL中创建一个student表格，格式需要和导入数据的表格一致。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/test \
--username root \
--password ok \
--table student \
--export-dir /opt/hive/warehouse/test.db/student \
--m 1

此时执行时会报错：

ERROR tool.ExportTool: Error during export:
Export job failed!
造成这一错误的原因主要有表格结构不一致或者分隔符错误。
我这里的是分隔符的原因。在hive中会使用默认的分隔符：‘\001’,在sqoop中加上后，再来测试一下：

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/test \
--username root \
--password ok \
--table student \
--export-dir /opt/hive/warehouse/test.db/student \
--input-fields-terminated-by '\001' \
--m 1

此时数据就可以导入到MySQL中

注：当数据中有空值的时候可以加入再加上两条参数：

--input-null-string '\\N' \
--input-null-non-string '\\N'

因为hive中的null值默认是按照字符串"\N"存储的，当"\N"的格式不符合数据类型时就会导致报错导致报错。

先创建 job，再执行 job

sqoop job \
--create order2HDFS \
-- import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/retail_db \
--username root \
-P \
--table orders \
--target-dir /data/retail_db/orders_job \
-m 3

注意，-- import中间要加空格。
创建job后，在执行：

sqoop job --exec order2HDFS