关于Sqoop import的增量导入描述不争取的是？ A增量导入前需要先进行一次全量导入 B可以基于Append方式增量导入 C基于LastModify方式增量导入不需要表中存储时间戳列 D可以基于LastModify方式增量导入

C和D选项描述不准确。增量导入可以基于Append方式和Last-Modified检查方式。基于Append方式，Sqoop会在目标表中追加新的数据，而基于Last-Modified检查方式，Sqoop会在源数据库中查找最后修改时间戳列，然后将修改时间戳列的值大于上一次导入的时间戳的数据导入到目标表中。所以选项A和B是正确的，而选项C和D是不正确的描述。

相关问题

sqoop从mysql导入增量及更新的导入方式是什么,举一个实例,写一个mysql导入的sqoop代码

对于使用Sqoop从MySQL导入增量数据的方式，可以使用Sqoop的`--incremental`参数结合`lastmodified`或者`append`模式来实现。

举一个实例，假设我们想要从MySQL的表`employees`导入增量数据到Hadoop的目录`/user/hadoop/employees`，并且需要以`id`字段作为增量的检查列。

首先，创建一个Hadoop目录用于存储导入的数据：

hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/employees

然后，使用Sqoop执行增量导入：

sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydb \
  --username root \
  --password password \
  --table employees \
  --target-dir /user/hadoop/employees \
  --incremental append \
  --check-column id \
  --last-value 0

上述代码中，我们使用了`--incremental append`参数指定了增量导入的模式为追加，并使用`--check-column id`参数指定了增量检查列为`id`。`--last-value 0`参数指定了上次导入的最大值为0，Sqoop将只导入`id`大于0的数据。

注意：在实际应用中，需要根据需要替换相应的数据库连接信息、目标目录、表名和检查列等参数。

（7）使用数据迁移工具Sqoop将MySQL数据导入到Hive； （8）使用数据迁移工具Sqoop将Hive数据导入到MySQL；

（7）使用Sqoop将MySQL数据导入到Hive的步骤：

1. 确保Sqoop已经正确安装和配置，并且Hive的元数据存储在MySQL中。

2. 在Hive中创建一个与MySQL表对应的Hive表。可以使用以下命令：

CREATE TABLE mydb.news (
  id INT,
  title STRING,
  content STRING,
  publish_time TIMESTAMP
)
STORED AS PARQUET;

这将在Hive中创建一个新的Parquet格式的表，用于存储MySQL表中的数据。

3. 使用Sqoop将MySQL中的数据导入到Hive中。可以使用以下命令：

sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://mysql_host/mydb \
  --username mysql_user \
  --password mysql_password \
  --table news \
  --hive-import \
  --hive-table mydb.news \
  --incremental append \
  --check-column id \
  --last-value 0 \
  --split-by id \
  --target-dir /tmp/news

其中，`--connect`参数指定MySQL数据库的连接信息，`--username`和`--password`指定MySQL数据库的用户名和密码，`--table`参数指定要导入的MySQL表名，`--hive-import`参数表示将数据导入到Hive中，`--hive-table`参数指定要导入到的Hive表名，`--incremental`参数表示增量导入数据，`--check-column`参数指定用于增量导入的列名，`--last-value`参数指定增量导入的起始值，`--split-by`参数指定用于拆分任务的列名，`--target-dir`参数指定导入数据的目录。

4. 最后，使用以下命令在Hive中查看导入的数据：

SELECT * FROM mydb.news;

这将显示导入到Hive表中的数据。

（8）使用Sqoop将Hive数据导入到MySQL的步骤：

1. 确保Sqoop已经正确安装和配置，并且Hive的元数据存储在MySQL中。

2. 在Hive中创建一个与MySQL表对应的Hive表。可以使用以下命令：

CREATE TABLE mydb.news (
  id INT,
  title STRING,
  content STRING,
  publish_time TIMESTAMP
)
STORED AS PARQUET;

这将在Hive中创建一个新的Parquet格式的表，用于存储MySQL表中的数据。

3. 使用Sqoop将Hive中的数据导出到MySQL中。可以使用以下命令：

sqoop export \
  --connect jdbc:mysql://mysql_host/mydb \
  --username mysql_user \
  --password mysql_password \
  --table news \
  --export-dir /user/hive/warehouse/mydb.db/news \
  --input-fields-terminated-by ',' \
  --update-key id \
  --update-mode allowinsert \
  --input-null-string '\\N' \
  --input-null-non-string '\\N'

其中，`--connect`参数指定MySQL数据库的连接信息，`--username`和`--password`指定MySQL数据库的用户名和密码，`--table`参数指定要导出到的MySQL表名，`--export-dir`参数指定要导出的Hive表的目录，`--input-fields-terminated-by`参数指定Hive表中的字段分隔符，`--update-key`参数指定用于更新的列名，`--update-mode`参数指定更新模式，`--input-null-string`和`--input-null-non-string`参数指定Hive表中的空值。

4. 最后，使用以下命令在MySQL中查看导入的数据：

SELECT * FROM mydb.news;

这将显示导入到MySQL表中的数据。