Sie können ein Sqoop-Mapping konfigurieren, um eine inkrementelle Datenextraktion basierend auf einer ID oder einem Zeitstempel durchzuführen. Bei der inkrementellen Datenextraktion extrahiert Sqoop nur die Daten, bei denen seit der letzten Datenextraktion Änderungen eingetreten sind. Die inkrementelle Datenextraktion steigert die Mapping-Leistung.

Sie können Sqoop so konfigurieren, dass Daten aus einer Vertica-Quelle gelesen oder in ein Vertica-Ziel geschrieben werden.

Wenn Sie ein Pass-Through-Mapping mit einer Sqoop-Quelle auf der Spark-Engine ausführen, optimiert der Datenintegrationsdienst die Mapping-Leistung in den folgenden Szenarien:

Sie schreiben Daten in ein Hive-Ziel, das mit einer benutzerdefinierten DDL-Abfrage erstellt wurde.
Sie schreiben Daten in ein vorhandenes Hive-Ziel, das entweder mit einer benutzerdefinierten DDL-Abfrage partitioniert oder mit einer benutzerdefinierte DDL-Abfrage partitioniert und gebündelt ist.
Sie schreiben Daten in ein vorhandenes Hive-Ziel, das sowohl partitioniert als auch gebündelt ist.

Sie können das Argument --infaownername konfigurieren, um anzugeben, ob Sqoop den Eigentümernamen für ein Datenobjekt beachten muss.