关于sqoop --split-by 及 -m的理解

场景：

sqoop import --connect jdbc:postgresql://...../..... --username ....  --query "select * from retail_tb_order_qiulp_test where status = 'TRADE_FINISHED' or status = 'TRADE_CLOSED' or status = 'TRADE_CLOSED_BY_TAOBAO' and \$CONDITIONS"  --hive-import -m 6 --hive-table custom_analyse_db.retail_tb_order_main --hive-overwrite --hive-partition-key part --hive-partition-value qiulp --target-dir /user/qiulp/test1 --split-by tid 
注意红色字体部分， retail_tb_order_qiulp_test表原有1000条数据，导入hive后成了6000条，是map的倍数关系。
如下图，一条数据在hive中有6条相同的数据：

理解 
1.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。

2.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）

3.split-by即便是int型，若不是连续有规律递增的话，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