sqoop怎么使用spark模式导入

要使用Sqoop进行Spark模式导入，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经安装了Sqoop和Spark，并且它们都能够正常运行。

2. 然后，使用以下命令将数据从关系型数据库中导出到HDFS：

   sqoop import --connect jdbc:mysql://[database-hostname]:[port]/[database-name] \
   --username [username] --password [password] \
   --table [table-name] \
   --target-dir [hdfs-directory] \
   --as-parquetfile \
   --num-mappers [number-of-mappers] \
   --driver com.mysql.jdbc.Driver

其中，[database-hostname]是数据库主机名，[port]是数据库端口号，[database-name]是数据库名称，[table-name]是要导出的表名，[username]和[password]是数据库的用户名和密码，[hdfs-directory]是存储导出数据的HDFS目录，[number-of-mappers]是用于并行导入的Mapper数量。

在上面的命令中，使用了--as-parquetfile选项将数据以Parquet文件格式导出到HDFS中。

3. 接下来，启动Spark shell，并使用以下命令将Parquet文件读入为Spark DataFrame：

   val df = spark.read.parquet("[hdfs-directory]")

其中，[hdfs-directory]是上一步中导出数据的HDFS目录。

4. 现在，就可以使用Spark DataFrame进行数据分析和处理了。