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Sqoop 本身的容错依赖于 Hadoop，这里我们 focus 在 Sqoop 传输任务失败的处理，确切的说，focus 在 Sqoop 如何解决传输任务失败引发的数据一致性问题
对于一个传输任务，将数据从 A 传输到 B，如果这个传输任务失败，A 和 B 的状态，都应该和传输开始之前是一致的。
Sqoop 将一个传输作业生成一个 mapreduce job，一个 job 有多个并行执行传输作业的 mapreduce task 在和外部数据库做数据传输，然后，有很多原因可以导致个别 task fail，eg：
1. 违反数据库约束
2. 数据库连接丢失
3. 由于分隔符等原因，传输的列数和表的列数不一致
4. Hadoop 机器硬件问题
任何一个 task 由于上述问题 fail，会导致整个传输 job fail，而这可能会导致数据出现一致性问题！
一个传输任务，由多个 task 并行执行，每个 task 本身是一个 transaction，当这个 task fail，这个 transaction 会 roll back，但其他的 transaction 不会 roll back，这就会导致非常严重的脏数据问题，数据部分导入，部分缺失，怎么办？？？
对于 Sqoop Import 任务，由于 Hadoop CleanUp Task 的存在，这个问题不存在
Sqoop Export任务则提供了一个“中间表”的解决办法
先将数据写入到中间表，写入中间表成功，在一个 transaction 中将中间表的数据写入目标表
–staging-table <staging-table-name> 中间表
–clear-staging-table 任务开始前，清空中间表
eg：
./sqoop export –connect jdbc:mysql://127.0.0.1/test –table employee –staging-table employee_tmp –clear-staging-table -username root -password 123456 –export-dir hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/employee
传输过程中数据暂存在 employee_tmp 中，最终 employee_tmp 的数据将被 move 到 employee
中间表的思路不错，但带来一个问题，如果要导入一份数据到数据库，需要建一个“伴身表”
如果传输工具需要通用化，这个建“伴身表”的操作就需要集成到整个传输工具中，而“建表”工作外放，DBA 会是一个很大的阻力
总结：
对于一个传输工具 / 平台，传输任务失败不可怕，可怕的地方在于“脏数据”如何处理，3 种思路：
1. 临时表：使用临时表缓存数据，然后在一个 transaction 中将临时表的数据 move 到目的表
2. 自定义回滚：通过用户自定义的语句 / 方法，在任务失败后，执行清数据操作
3. 传输任务的幂等性：如果一个任务失败了，产生了脏数据，解决问题后，再跑一次任务，能够最终正确，例如 hive 写入使用 INSERT OVERWRITE
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通过 Sqoop 实现 Mysql / Oracle 与 HDFS / Hbase 互导数据 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85817.htm
[Hadoop] Sqoop 安装过程详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/84082.htm
用 Sqoop 进行 MySQL 和 HDFS 系统间的数据互导 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/83447.htm
Hadoop Oozie 学习笔记 Oozie 不支持 Sqoop 问题解决 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/67027.htm
Hadoop 生态系统搭建（hadoop hive hbase zookeeper oozie Sqoop）http://www.linuxidc.com/Linux/2012-03/55721.htm
Hadoop 学习全程记录——使用 Sqoop 将 MySQL 中数据导入到 Hive 中 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-01/51993.htm
更多 Hadoop 相关信息见Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13
