1.sqoop导入中最多可以执行多少Map器？
增加Map器的数量将导致更高数量的并发数据传输任务，“这可以”导致更快的作业完成。
它不会总是导致更快的工作完成。在增加Map器数量的同时，有一个点会使数据库完全饱和。增加Map绘制者的数量超过这一点不会导致更快的工作完成；事实上，它会产生相反的效果，因为您的数据库服务器花费更多的时间进行上下文切换，而不是提供数据。
Map器的最佳数量取决于许多变量：
1.数据库类型。
2.用于数据库服务器的硬件。
对数据库需要服务的其他请求的影响。
从少量的Map器开始，为您的环境和用例找到最佳的并行度。
2.另外，在使用sqoop导入时，是否存在运行reducer的情况。
聚合需要缩减器。sqoop的缩减器数量为0，因为它只是一个运行仅Map作业的作业，该作业将数据转储到hdfs中。我们没有聚合任何东西。

sqoop作业使用 4 默认情况下Map任务。可以通过传递 -m 或者 --num-mappers 对工作的争论。对于SqOOP设置的Map器的数量没有最大限制，但与数据库的并发连接的总数是要考虑的因素。阅读更多关于在sqoop中控制并行性的信息。
如果表没有定义主键 --split-by 参数未提供给sqoop命令，Map器的数量应显式设置为 1 .
sqoop作业没有任何reduce任务。

最大Map器数
它可以是任何数字，但应该根据数据、资源和所需的并行性进行设置。Map器越多并不意味着性能越高。
有减速器运转的情况吗
是的-有特殊情况，当sqoop作业可能有减速器时。
这里记录了这样一种情况。

sqoop export \
    -Dmapred.reduce.tasks=2
    -Dpgbulkload.bin="/usr/local/bin/pg_bulkload" \
    -Dpgbulkload.input.field.delim=$'\t' \
    -Dpgbulkload.check.constraints="YES" \
    -Dpgbulkload.parse.errors="INFINITE" \
    -Dpgbulkload.duplicate.errors="INFINITE" \
    --connect jdbc:postgresql://pgsql.example.net:5432/sqooptest \
    --connection-manager org.apache.sqoop.manager.PGBulkloadManager \
    --table test --username sqooptest --export-dir=/test -m 2
``` `mapred.reduce.tasks` -用于转移的reduce任务数。默认值为1。每个任务都在单个事务中进行转移。