CentOS7.5之Sqoop1.4.7的安装使用

一 Sqoop简介

Apache Sqoop(TM) 于 2012 年 3 月孵化出来，现在是一个顶级的 Apache 项目。是一种旨在有效地在 Apache Hadoop 和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。最新的稳定版本是 1.4.7。Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，1.99.7 与 1.4.7 不兼容，且没有特征不完整，它并不打算用于生产部署。

二 Sqoop原理

将导入或导出命令翻译成 mapreduce 程序来实现。在翻译出的 mapreduce 中主要是对 inputformat 和 outputformat 进行定制。

三 Sqoop安装

安装 Sqoop 的前提是已经具备 Java 和 Hadoop 的环境。

3.1 下载并解压

1) 最新版下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/

用户指南：http://sqoop.apache.org/docs/1.4.7/SqoopUserGuide.html

2) 上传安装包sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz到虚拟机中，

如我的上传目录是：/opt/software

3) 解压 sqoop 安装包到指定目录，如：

[admin@node21 software]$ tar zxvf sqoop-1.4..bin__hadoop-2.6..tar.gz -C /opt/module/

[admin@node21 module]$ mv sqoop-1.4..bin__hadoop-2.6. sqoop-1.4.

3.2 修改配置文件

Sqoop 的配置文件与大多数大数据框架类似，在 sqoop 根目录下的 conf 目录中。

1) 重命名配置文件

[admin@node21 conf]$ cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh

在conf目录下，有两个文件sqoop-site.xml和sqoop-site-template.xml内容是完全一样的，不必在意，我们只关心sqoop-site.xml即可。

1) 修改配置文件

sqoop-env.sh

export HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.

export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.

export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.2.

export HIVE_HOME=/opt/module/hive-2.3.

export ZOOCFGDIR=/opt/module/zookeeper-3.4.

3.3 拷贝JDBC驱动

[admin@node21 conf]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1..jar  /opt/module/sqoop-1.4./lib/

3.4 配置环境变量

export  SQOOP_HOME=/opt/module/sqoop-1.4.

export  PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin

source /etc/profile

3.4 验证Sqoop

我们可以通过某一个 command 来验证 sqoop 配置是否正确：

[admin@node21 sqoop-1.4.]$ sqoop help

Warning: /opt/module/sqoop-1.4./../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.

Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.

Warning: /opt/module/sqoop-1.4./../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.

Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.

// :: INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.

usage: sqoop COMMAND [ARGS]

Available commands:

  codegen            Generate code to interact with database records

  create-hive-table  Import a table definition into Hive

  eval               Evaluate a SQL statement and display the results

  export             Export an HDFS directory to a database table

  help               List available commands

  import             Import a table from a database to HDFS

  import-all-tables  Import tables from a database to HDFS

  import-mainframe   Import datasets from a mainframe server to HDFS

  job                Work with saved jobs

  list-databases     List available databases on a server

  list-tables        List available tables in a database

  merge              Merge results of incremental imports

  metastore          Run a standalone Sqoop metastore

  version            Display version information

See 'sqoop help COMMAND' for information on a specific command.

3.5 测试Sqoop是否能够成功连接数据库

$ bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://node21:3306/ --username root --password 123456

出现如下输出：

information_schema

hive

mysql

performance_schema

sys

四 Sqoop的简单使用案例

4.1 导入数据

在 Sqoop 中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用 import 关键字。

4.1.1 RDBMS到HDFS

1) 确定 Mysql 服务开启正常

2) 在 Mysql 中新建一张表并插入一些数据

$ mysql -uroot -p123456

mysql> create database company;

mysql> create table company.staff(id int() primary key not null auto_increment, name varchar(), sex varchar());

mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Thomas', 'Male');

mysql> insert into company.staff(name, sex) values('Catalina', 'FeMale');

1) 导入数据

（1）全部导入

命令行方式：

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--target-dir /sqoop/data \

--delete-target-dir \

--num-mappers  \

--fields-terminated-by "\t"

脚本方式：

在/opt/module/datas下创建一个sqoop1,txt(文件名自定义)，内容如下

import --connect 'jdbc:mysql://node21:3306/company' --username root --password  --table staff --target-dir /sqoop/data --num-mappers  --fields-terminated-by "\t"

然后在窗口执行命令 sqoop --options-file /opt/module/datas/sqoop1.txt

（2）查询导入

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--target-dir /sqoop/data \

--delete-target-dir \

--num-mappers  \

--fields-terminated-by "\t" \

--query 'select name,sex from staff where id <=1 and $CONDITIONS;'

尖叫提示：must contain '$CONDITIONS' in WHERE clause.

尖叫提示：如果 query 后使用的是双引号，则$CONDITIONS 前必须加转移符，防止 shell 识别为自己的变量。

尖叫提示：--query 选项，不能同时与--table 选项使用

（3）导入指定列

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--target-dir /sqoop/data \

--delete-target-dir \

--num-mappers  \

--fields-terminated-by "\t" \

--columns id,sex \

--table staff

尖叫提示：columns 中如果涉及到多列，用逗号分隔，分隔时不要添加空格

（4）使用 sqoop 关键字筛选查询导入数据

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--target-dir /sqoop/data \

--delete-target-dir \

--num-mappers  \

--fields-terminated-by "\t" \

--table staff \

--where "id=1"

尖叫提示：在 Sqoop 中可以使用 sqoop import -D property.name=property.value 这样的方式加

入执行任务的参数，多个参数用空格隔开。

4.1.2 RDBMS到Hive

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--num-mappers  \

--hive-import \

--fields-terminated-by "\t" \

--hive-overwrite \

--hive-table staff_hive

尖叫提示：该过程分为两步，第一步将数据导入到 HDFS，第二步将导入到 HDFS 的数据迁移到 Hive 仓库

尖叫提示：第一步默认的临时目录是/user/admin/表名

4.2 导出数据

在 Sqoop 中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）向非大数据集群（RDBMS）中传输数据，叫做：导出，即使用 export 关键字。

4.2.1、HIVE/HDFS 到 RDBMS

$ bin/sqoop export \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--num-mappers  \

--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \

--input-fields-terminated-by "\t"

尖叫提示：Mysql 中如果表不存在，不会自动创建

思考：数据是覆盖还是追加

4.3 脚本打包

使用 opt 格式的文件打包 sqoop 命令，然后执行

1) 创建一个.opt 文件

$ mkdir opt

$ touch opt/job_HDFS2RDBMS.opt

2) 编写 sqoop 脚本

$ vi opt/job_HDFS2RDBMS.opt

export

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company

--username root

--password

--table staff

--num-mappers

--export-dir

/user/hive/warehouse/staff_hive

--input-fields-terminated-by "\t"

3) 执行该脚本

$ bin/sqoop --options-file opt/job_HDFS2RDBMS.opt

五 Sqoop一些常用命令参数

5.1 常用命令列举

这里给大家列出来了一部分 Sqoop 操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。

序号	命令	类	说明
1	import	ImportTool	将数据导入到集群
2	export	ExportTool	将集群数据导出
3	codegen	CodeGenTool	获取数据库中某张表数据生成Java 并打包Jar
4	create-hive-table	CreateHiveTableTool	创建 Hive 表
5	eval	EvalSqlTool	查看 SQL 执行结果
6	import-all-tables	ImportAllTablesTool	导入某个数据库下所有表到 HDFS 中
7	job	JobTool	用来生成一个 sqoop的任务，生成后，该任务并不执行，除非使用命令执行该任务。
8	list-databases	ListDatabasesTool	列出所有数据库名
9	list-tables	ListTablesTool	列出某个数据库下所有表
10	merge	MergeTool	将 HDFS 中不同目录下面的数据合在一起，并存放在指定的目录中
11	metastore	MetastoreTool	记录 sqoop job 的元数据信息，如果不启动 metastore 实例，则默认的元数据存储目录为：~/.sqoop，如果要更改存储目录，可以在配置文件sqoop-site.xml 中进行更改。

12	help	HelpTool	打印 sqoop 帮助信息
13	version	VersionTool	打印 sqoop 版本信息

5.2 命令&参数详解

刚才列举了一些 Sqoop 的常用命令，对于不同的命令，有不同的参数，让我们来一一列举说明。

首先来我们来介绍一下公用的参数，所谓公用参数，就是大多数命令都支持的参数。

5.2.1 公用参数：数据库连接

序号	参数	说明
1	--connect	连接关系型数据库的 URL
2	--connection-manager	指定要使用的连接管理类
3	--driver	JDBC 的 driver class
4	--help	打印帮助信息
5	--password	连接数据库的密码
6	--username	连接数据库的用户名
7	--verbose	在控制台打印出详细信息

5.2.2 公用参数：import

序号	参数	说明
1	--enclosed-by <char>	给字段值前后加上指定的字符
2	--escaped-by <char>	对字段中的双引号加转义符
3	--fields-terminated-by <char>	设定每个字段是以什么符号作为结束，默认为逗号

--lines-terminated-by <char>

设定每行记录之间的分隔符，

默认是\n

--mysql-delimiters

Mysql 默认的分隔符设置，字

段之间以逗号分隔，行之间以

\n 分隔，默认转义符是\，字

段值以单引号包裹。

--optionally-enclosed-by

<char>

给带有双引号或单引号的字

段值前后加上指定字符。

5.2.3 公用参数：export

序号	参数	说明
1	--input-enclosed-by <char>	对字段值前后加上指定字符
2	--input-escaped-by <char>	对含有转移符的字段做转义处理
3	--input-fields-terminated-by <char>	字段之间的分隔符
4	--input-lines-terminated-by <char>	行之间的分隔符
5	--input-optionally-enclosed-by <char>	给带有双引号或单引号的字段前后加上指定字符

5.2.4 公用参数：hive

序号	参数	说明
1	--hive-delims-replacement <arg>	用自定义的字符串替换掉数据中的\r\n 和\013 \010 等字符
2	--hive-drop-import-delims	在导入数据到 hive 时，去掉数据中的\r\n\013\010 这样的字符
3	--map-column-hive <map>	生成 hive 表时，可以更改生

		成字段的数据类型
4	--hive-partition-key	创建分区，后面直接跟分区名，分区字段的默认类型为 string
5	--hive-partition-value <v>	导入数据时，指定某个分区的值
6	--hive-home <dir>	hive 的安装目录，可以通过该参数覆盖之前默认配置的目录
7	--hive-import	将数据从关系数据库中导入到 hive 表中
8	--hive-overwrite	覆盖掉在 hive 表中已经存在的数据
9	--create-hive-table	默认是 false，即，如果目标表已经存在了，那么创建任务失败。
10	--hive-table	后面接要创建的 hive 表,默认使用 MySQL 的表名
11	--table	指定关系数据库的表名

公用参数介绍完之后，我们来按照命令介绍命令对应的特有参数。

5.2.5 命令&参数：import

将关系型数据库中的数据导入到 HDFS（包括 Hive，HBase）中，如果导入的是 Hive，那么当 Hive 中没有对应表时，则自动创建。

1) 命令：

如：导入数据到 hive 中

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--hive-import

如：增量导入数据到 hive 中，mode=append

append 导入：

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--num-mappers  \

--fields-terminated-by "\t" \

--target-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \

--check-column id \

--incremental append \

--last-value

尖叫提示：append 不能与--hive-等参数同时使用（Append mode for hive imports is not yet

supported. Please remove the parameter --append-mode）如：增量导入数据到 hdfs 中，

先在 mysql 中建表并插入几条数据：

mysql> create table company.staff_timestamp(id int(), name varchar(), sex varchar(),

last_modified timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE

CURRENT_TIMESTAMP);

mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(, 'AAA', 'female'); 
mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(, 'BBB', 'female');

先导入一部分数据：

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff_timestamp \

--delete-target-dir \

--m

再增量导入一部分数据：

mysql> insert into company.staff_timestamp (id, name, sex) values(, 'CCC', 'female');

$ bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff_timestamp \

--check-column last_modified \

--incremental lastmodified \

--last-value "2018-06-04 17:25:29" \

--m  \

--append

尖叫提示：使用 lastmodified 方式导入数据要指定增量数据是要--append（追加）还是要

--merge-key（合并）

尖叫提示：last-value 指定的值是会包含于增量导入的数据中

1) 参数：

序号

参数

说明

1	--append	将数据追加到 HDFS 中已经存在的 DataSet 中，如果使用该参数，sqoop 会把数据先导入到临时文件目录，再合并。
2	--as-avrodatafile	将数据导入到一个 Avro 数据文件中
3	--as-sequencefile	将数据导入到一个 sequence文件中
4	--as-textfile	将数据导入到一个普通文本文件中
5	--boundary-query <statement>	边界查询，导入的数据为该参数的值（一条 sql 语句）所执行的结果区间内的数据。
6	--columns <col1, col2, col3>	指定要导入的字段
7	--direct	直接导入模式，使用的是关系数据库自带的导入导出工具，以便加快导入导出过程。
8	--direct-split-size	在使用上面 direct 直接导入的基础上，对导入的流按字节分块，即达到该阈值就产生一个新的文件
9	--inline-lob-limit	设定大对象数据类型的最大值
10	--m 或–num-mappers	启动 N 个 map 来并行导入数据，默认 4 个。
11	--query 或--e <statement>	将查询结果的数据导入，使用时必须伴随参--target-dir，--hive-table，如果查询中有where 条件，则条件后必须加上$CONDITIONS 关键字

12	--split-by <column-name>	按照某一列来切分表的工作单元，不能与--autoreset-to-one-mapper 连用（请参考官方文档）
13	--table <table-name>	关系数据库的表名
14	--target-dir <dir>	指定 HDFS 路径
15	--warehouse-dir <dir>	与 14 参数不能同时使用，导入数据到 HDFS 时指定的目录
16	--where	从关系数据库导入数据时的查询条件
17	--z 或--compress	允许压缩
18	--compression-codec	指定 hadoop 压缩编码类，默认为 gzip(Use Hadoop codec default gzip)
19	--null-string <null-string>	string 类型的列如果 null，替换为指定字符串
20	--null-non-string <null-string>	非 string 类型的列如果 null，替换为指定字符串
21	--check-column <col>	作为增量导入判断的列名
22	--incremental <mode>	mode：append 或 lastmodified
23	--last-value <value>	指定某一个值，用于标记增量导入的位置

5.2.6 命令&参数：export

从 HDFS（包括 Hive 和 HBase）中将数据导出到关系型数据库中。

1) 命令：如：

$ bin/sqoop export \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--export-dir /sqoop/data \

--input-fields-terminated-by "\t" \

--num-mappers

2) 参数：

序号	参数	说明
1	--direct	利用数据库自带的导入导出工具，以便于提高效率
2	--export-dir <dir>	存放数据的 HDFS 的源目录
3	-m 或--num-mappers <n>	启动 N 个 map 来并行导入数据，默认 4 个
4	--table <table-name>	指定导出到哪个 RDBMS 中的表
5	--update-key <col-name>	对某一列的字段进行更新操作
6	--update-mode <mode>	updateonly allowinsert(默认)
7	--input-null-string <null-string>	请参考 import 该类似参数说明

--input-null-non-string

<null-string>

请参考 import 该类似参数说明

--staging-table

<staging-table-name>

创建一张临时表，用于存放所有事务的结果，然后将所有事务结果一次性导入到目标表中，防止错误。

--clear-staging-table

如果第 9 个参数非空，则可以在导出操作执行前，清空临时事务结果表

5.2.7 命令&参数：codegen

将关系型数据库中的表映射为一个 Java 类，在该类中有各列对应的各个字段。如：

$ bin/sqoop codegen \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--bindir /home/admin/Desktop/staff \

--class-name Staff \

--fields-terminated-by "\t"

序号	参数	说明
1	--bindir <dir>	指定生成的 Java 文件、编译成的 class 文件及将生成文件打包为 jar 的文件输出路径

2	--class-name <name>	设定生成的 Java 文件指定的名称
3	--outdir <dir>	生成 Java 文件存放的路径
4	--package-name <name>	包名，如 com.z，就会生成 com和 z 两级目录
5	--input-null-non-string <null-str>	在生成的 Java 文件中，可以将 null 字符串或者不存在的字符串设置为想要设定的值（例如空字符串）
6	--input-null-string <null-str>	将 null 字符串替换成想要替换的值（一般与 5 同时使用）
7	--map-column-java <arg>	数据库字段在生成的 Java 文件中会映射成各种属性，且默认的数据类型与数据库类型保持对应关系。该参数可以改变默认类型，例如： --map-column-java id=long, name=String
8	--null-non-string <null-str>	在生成 Java 文件时，可以将不存在或者 null 的字符串设置为其他值
9	--null-string <null-str>	在生成 Java 文件时，将 null 字符串设置为其他值（一般与8 同时使用）
10	--table <table-name>	对应关系数据库中的表名，生成的 Java 文件中的各个属性与该表的各个字段一一对应

5.2.8 命令&参数：create-hive-table

生成与关系数据库表结构对应的 hive 表结构。命令：

如：

$ bin/sqoop create-hive-table \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--hive-table hive_staff

参数：

序号	参数	说明
1	--hive-home <dir>	Hive 的安装目录，可以通过该参数覆盖掉默认的 Hive 目录
2	--hive-overwrite	覆盖掉在 Hive 表中已经存在的数据
3	--create-hive-table	默认是 false，如果目标表已经存在了，那么创建任务会失败
4	--hive-table	后面接要创建的 hive 表
5	--table	指定关系数据库的表名

5.2.9 命令&参数：eval

可以快速的使用 SQL 语句对关系型数据库进行操作，经常用于在 import 数据之前，了解一下 SQL 语句是否正确，数据是否正常，并可以将结果显示在控制台。

命令：如：

$ bin/sqoop eval \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--query "SELECT * FROM staff"

参数：

序号	参数	说明
1	--query 或--e	后跟查询的 SQL 语句

5.2.10 命令&参数：import-all-tables

可以将 RDBMS 中的所有表导入到 HDFS 中，每一个表都对应一个 HDFS 目录命令：

如：

$ bin/sqoop import-all-tables \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--warehouse-dir /all_tables

参数：

序号	参数	说明
1	--as-avrodatafile	这些参数的含义均和 import 对应的含义一致
2	--as-sequencefile
3	--as-textfile
4	--direct
5	--direct-split-size <n>
6	--inline-lob-limit <n>

7	--m 或—num-mappers <n>
8	--warehouse-dir <dir>
9	-z 或--compress
10	--compression-codec

5.2.11 命令&参数：job

用来生成一个 sqoop 任务，生成后不会立即执行，需要手动执行。命令：

如：

$ bin/sqoop job \

--create myjob -- import-all-tables \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password

$ bin/sqoop job \

--list

$ bin/sqoop job \

--exec myjob

尖叫提示：注意 import-all-tables 和它左边的--之间有一个空格

尖叫提示：如果需要连接 metastore，则--meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://node21:16010/sqoop

参数：

序号	参数	说明
1	--create <job-id>	创建 job 参数
2	--delete <job-id>	删除一个 job
3	--exec <job-id>	执行一个 job
4	--help	显示 job 帮助
5	--list	显示 job 列表

6	--meta-connect <jdbc-uri>	用来连接 metastore 服务
7	--show <job-id>	显示一个 job 的信息
8	--verbose	打印命令运行时的详细信息

尖叫提示：在执行一个 job 时，如果需要手动输入数据库密码，可以做如下优化

<property>

<name>sqoop.metastore.client.record.password</name>

<value>true</value>

<description>If true, allow saved passwords in the metastore.</description>

</property>

5.2.12 命令&参数：list-databases

命令：如：

$ bin/sqoop list-databases

--connect jdbc:mysql://node21:3306/ \

--username root \

--password

参数：与公用参数一样

5.2.13 命令&参数：list-tables

命令：如：

$ bin/sqoop list-tables \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password

5.2.14 命令&参数：merge

将 HDFS 中不同目录下面的数据合并在一起并放入指定目录中数据环境：

请检查之。命令：如：

创建 JavaBean：

$ bin/sqoop codegen \

--connect jdbc:mysql://node21:3306/company \

--username root \

--password  \

--table staff \

--bindir /home/admin/Desktop/staff \

--class-name Staff \

--fields-terminated-by "\t"

参数：

序号	参数	说明
1	--new-data <path>	HDFS 待合并的数据目录，合并后在新的数据集中保留
2	--onto <path>	HDFS 合并后，重复的部分在新的数据集中被覆盖
3	--merge-key <col>	合并键，一般是主键 ID
4	--jar-file <file>	合并时引入的 jar 包，该 jar包是通过 Codegen 工具生成的 jar 包
5	--class-name <class>	对应的表名或对象名，该class 类是包含在 jar 包中的

--target-dir <path>

合并后的数据在 HDFS 里存放的目录

5.2.15 命令&参数：metastore

记录了 Sqoop job 的元数据信息，如果不启动该服务，那么默认 job 元数据的存储目录为

~/.sqoop，可在 sqoop-site.xml 中修改。命令：

如：启动 sqoop 的 metastore 服务

$ bin/sqoop metastore

参数：

序号	参数	说明
1	--shutdown	关闭 metastore

六故障解决

6.1 JDBC驱动包版本问题

当执行sqoop命令时，报错如下

// :: ERROR tool.ImportTool: Import failed: java.io.IOException: No columns to generate for ClassWriter

问题可能是mysql-connector-java的bug造成的，就试了一下，
原有的jar包是mysql-connector-java-5.1.9.jar，替换成mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar，可以使用了。

6.2 去除警告消息

Warning: /opt/module/sqoop-1.4./../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.

Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.

Warning: /opt/module/sqoop-1.4./../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail.

Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation.

// :: INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.