split-by 根据不同的参数类型有不同的切分方法；
如int型，Sqoop会取最大和最小split-by字段值，然后根据传入的num-mappers来 确定划分几个区域。
比如select max(split_by),min(split-by) from得到的max(split-by)和min(split-by)分别为1000和1，而num-mappers（-m）为2的话，则会分成两个区域 (1,500)和(501-1000),同时也会分成2个sql给2个map去进行导入操作，
分别为select XXX from table where split-by>=1 and split-by<500和select XXX from table where split-by>=501 and split-by<=1000.
最后每个map各自获取各自SQL中的数据进行导入工作。
sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/feidata --username xxx --password xxx --table emp --hive-overwrite --delete-target-dir --hive-import --hive-database fei_hive --hive-table emp_import_partition --fields-terminated-by 't' --split-by deptno
如果不设置的话，默认是–m=4
上面遇到的问题就是当split-by是int类型但不是自增长的话，各个map分配的数据是不均衡的，
可能会有些map很忙，有些map几乎没有数据处理的情况，
数据多的时候，会拉数据的时候数据库出现奔溃的情况
当split-by不是int型时出现如上场景中的问题。目前想到的解决办法是：
将-m设置称1，split-by不设置，即只有一个map运行，
缺点是不能并行map录入数据，（
注意，当-m设置的值大于1时，split-by必须设置字段）数据多的时候，也会在拉数据的时候数据库出现奔溃的情况。
sqoop import --connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/feidata --username xxx --password xxx --table emp --hive-overwrite --delete-target-dir --hive-import --hive-database fei_hive --hive-table emp_import_partition --fields-terminated-by 't' --split-by hiredate --m 1
但是可以使用时间字段作为分区字段（月，天），
查询条件–query "select * from t where date=‘xxx’ ",时间可以写在一个文件去维护，从而可以使用shell脚本去循环查询，–m=1,这样就可以防止抽取数据的时候，把数据库拉死
