请从性能调优的角度，谈谈在使用 Sqoop 进行数据导入导出时，可以采用哪些策略来提升效率？并列举一些实践中的优化手段。
考察说明
考查对 Sqoop 数据迁移性能优化策略的掌握，包括并行度、批处理、数据压缩、导入导出模式等方面。
回答思路
- 【回答框架 1】Sqoop 性能优化的核心在于减少传输数据量和提高并行度。常见策略包括：使用 --num-mappers 增加并行任务数，合理设置 map 数量以充分利用集群资源，但需避免过多导致资源竞争。
- 【回答框架 2】对于数据导入，可以使用 --split-by 指定合理的分片列，避免数据倾斜；利用 --fetch-size 调整每次拉取的行数，减少网络往返；开启 --compress 并使用 snappy 或 lzo 压缩，减少磁盘和网络开销。
- 【回答框架 3】对于数据导出，可以使用 --batch 模式批量插入，减少事务开销；调整 --innodb-buffer-pool-size（针对 MySQL）提升写入性能；对于大表，可使用 --direct 模式绕过 JDBC 提升速度，但需注意数据库版本兼容。
- 【回答框架 4】另外，可以通过 --connection-param-file 复用连接池，减少连接建立开销；在导入时使用 --as-parquetfile 或 --as-avrodatafile 存储列式格式，提高后续查询性能，同时减少存储空间。
- 【回答框架 5】实际调优需结合集群资源、数据大小和数据库负载，通过测试确定最佳参数组合，并监控任务执行情况及时调整。
- 【关键点 1】使用 --num-mappers 提升并行度，但需监控资源避免过载。
- 【关键点 2】通过 --split-by 优化分片避免数据倾斜。
- 【关键点 3】开启压缩和列式存储减少 I/O 和存储开销。
- 【关键点 4】导出时使用 --batch 模式提高插入效率。
- 【关键点 5】结合数据库负载和集群资源进行参数调优。
- 【易错点 1】盲目增加 mapper 数可能导致资源竞争或数据库压力过大。
- 【易错点 2】忽略数据倾斜会导致部分任务耗时过长。
- 【易错点 3】直接使用 --direct 模式可能因数据库版本差异导致兼容性问题。