SQL处理二维表格数据，是一种最朴素的工具，NoSQL是Not Only SQL，即不仅仅是SQL。从MySQL导入数据到HDFS文件系统中，最简单的一种方式就是使用Sqoop，然后将HDFS中的数据和Hive建立映射。通过Sqoop作为数据桥梁，将传统的数据也存入到NoSQL中来了，有了数据，猴戏才刚刚开始。
猴年伊始
SQL处理二维表格数据，是一种最朴素的工具，查询、更新、修改、删除这四种对数据的基本操作，是处理数据的一个巨大进步。近些年，各种新的数据处理技术兴起了，都想革SQL的命，这些技术也被大家统称为NoSQL。
NoSQL最初的意思是No SQL，估计应该是想和SQL划清界线，就像GNU的递归缩写GNU is Not Unix一样。后来发现，虽然大量的NoSQL技术起来了，但SQL还是活得好好的，照样发挥着很多不可替代的作用。渐渐地，大家也发现，原来这些新技术，也只是在不同的应用场景下对SQL的补充，因此也慢慢为NoSQL正名了，原来是Not Only SQL，即不仅仅是SQL，还有很多其它的处理非结构化数据和应用于各种场景的技术。甚至很多技术，虽然是在NoSQL的框架下，但也慢慢的又往SQL方向发展。
NoSQL是一种技术或者框架的统称，包括以Mongodb，Hadoop，Hive，Cassandra，Hbase，Redis等为代表的框架技术，这些都在特定的领域有很多实际的应用。而SQL领域的开源代表自然是MySQL了。
很多企业中，业务数据都是存放在MySQL数据库中的，当数据量太大后，单机版本的MySQL很难满足业务分析的各种需求。此时，可能就需要将数据存入Hadoop集群环境中，那么本文的主角Sqoop便适时的出现了，用来架起SQL与NoSQL之间的数据桥梁。
MySQL导入HDFS
从MySQL导入到HDFS文件系统中，是最简单的一种方式了，相当于直接将表的内容，导出成文件，存放到HDFS中，以便后用。
Sqoop最简单的使用方式，就是一条命令，唯一需要的是配置相应的参数。sqoop可以将所有参数写在一行上，也可以写在配置文件里面。因为导入的选项过多，通常我们都把参数写在配置文件里面，以便更好的调试。在导入到HDFS的过程中，需要配置以下参数：
使用import指令
数据源配置：驱动程序，IP地址，库，表，用户名，密码
导入路径，以及是否删除存在的路径
并行进程数，以及使用哪个字段进行切分
字段选择，以及字段分隔符
查询语句：自定义查询，Limit可以在此处使用
查询条件：自定义条件
本文转自d1net（转载）
