请说明在 Apache Sqoop 中，从关系型数据库向 HDFS 导入数据时，如何将数据以 SequenceFile 格式存储？请描述具体的导入操作、关键参数或配置，以及注意事项。
考察说明
考查对 Sqoop 导入数据到 HDFS 不同存储格式（尤其 SequenceFile）的理解和配置能力。
回答思路
- 【回答框架 1】Sqoop 是用于在关系型数据库与 Hadoop 之间进行数据传输的工具。导入数据到 HDFS 时，可通过 --as-sequencefile 参数指定输出格式为 SequenceFile。SequenceFile 是 Hadoop 的二进制键值对文件格式，适合存储大量小对象和中间数据。
- 【回答框架 2】基本命令示例：sqoop import --connect jdbc:mysql://host/db --table my_table --username user --password pass --target-dir /data/output --as-sequencefile。执行后，Sqoop 会将关系型数据库的每一行转换为键值对，键通常为 NullWritable 或行偏移量，值为该行的序列化表示（ Text 或 Avro 等）。
- 【回答框架 3】关键配置包括指定 --split-by 或主键用于并行导入，--num-mappers 控制并发度，以及可选 --delete-target-dir 以清理已存在目录。SequenceFile 格式不直接支持动态分区覆盖，若需要可先用临时目录再移动数据。
- 【回答框架 4】注意 SequenceFile 是 Hadoop 原生格式，但后续作为 Spark、Hive 等的输入时需正确配置读取方式，且其压缩特性需通过 --compress 和 --compression-codec 参数设置，选择适当的压缩算法（如 Snappy）可提升存储效率。
- 【回答框架 5】如果原表数据量很大，建议先评估并行度和数据均衡，避免数据倾斜；同时考虑使用 --boundary-query 来更精确地划分导入范围。
- 【关键点 1】使用 --as-sequencefile 参数指定输出格式。
- 【关键点 2】Sqoop 生成 SequenceFile，每行对应一个键值对，键通常为 NullWritable，值为文本或 Avro 序列化。
- 【关键点 3】可通过 --compress 和 --compression-codec 对 SequenceFile 进行压缩。
- 【关键点 4】并行导入时用 --split-by 和 --num-mappers 控制，注意数据倾斜。
- 【关键点 5】SequenceFile 适合中间数据，但 Spark 等框架读取时需注意兼容性。
- 【易错点 1】SequenceFile 格式无法直接用于 Hive 的静态分区，需使用外部表或临时目录。
- 【易错点 2】若压缩配置不当，可能影响后续读取性能或兼容性。
- 【易错点 3】并行导入时若 --split-by 列数据分布不均，易导致数据倾斜。