嘿，这个问题问到点子上了——Sqoop任务中途崩掉的情况在实际生产里太常见了，我来给你掰扯清楚不同场景下的结果：

不管是哪种导入/导出操作，中途失败都会有这些共性：

• 部分数据已落地：Sqoop基于MapReduce运行，每个Mapper独立处理自己的数据分片，已经完成的Mapper会把结果写入目标存储，没完成的直接中断，不会回溯已完成的部分
• 任务状态明确标记：在YARN或集群管理工具里，这个任务会被标为FAILED，你能从日志里挖到具体原因——比如RDBMS连接超时、HDFS磁盘满了、数据格式不匹配之类的
• 残留临时文件/表：Sqoop会生成一些临时资源，比如HDFS上_sqoop开头的临时文件夹，或者RDBMS里的临时表（如果用了--staging-table参数），这些不会自动清理，得手动处理

这里说的是把HDFS/Hive里的数据同步到关系型数据库的场景，失败后分几种情况：

• 默认批量提交模式：Sqoop默认每处理1000条数据就提交一次事务，已经提交的批次会留在RDBMS里，没提交的那部分直接丢失。而且这些已写入的数据没法自动回滚，我之前就碰到过同事因为RDBMS磁盘满了导致任务失败，最后只能手动删掉库里的部分数据再重新跑
• 用了临时表（--staging-table）：这种配置下，Sqoop会先把数据写到临时过渡表，任务完全成功后再把临时表的数据合并到目标表。如果中途失败，目标表不会有任何变化，临时表里的部分数据会保留，你清空临时表后重新跑任务就行，不用操心目标表的脏数据
• 数据库约束报错：比如主键冲突、字段类型不匹配触发的失败，只有报错前的批次数据写入成功，之后的全部中断。这种情况得先修复数据问题（比如去重、转换字段类型），再重新执行任务

这是把RDBMS数据同步到HDFS的场景，失败后的结果：

• 已完成的Mapper数据保留：每个Mapper对应RDBMS的一个数据分片，完成的Mapper会把数据写入指定的HDFS路径（或默认的临时目录）。如果是默认配置，任务失败后这些数据不会被移动到最终目标路径，而是留在临时目录里（比如/user/yourname/table_name/_temp）
• 数据不完整：最终HDFS里的数据只是原表的一部分，和RDBMS源数据完全不一致。你要么删掉这些部分数据重新跑全量任务，要么用--append参数接着跑，但要注意重复数据的问题，最好先做增量同步的配置
• 分区表场景：如果是导入到HDFS分区表，已经完成的分区会有数据，未完成的分区是空的，同样需要清理已有分区数据或者补全未完成的分区

其实你说的“反向导入”本质就是上面提到的Sqoop Export任务——把Hadoop生态（HDFS/Hive/HBase）的数据导出到RDBMS。结果和第一点完全一致：已提交的批次数据落地RDBMS，未提交的中断，临时资源残留。如果是从HBase这类NoSQL导出到RDBMS，逻辑也一样，因为Sqoop处理HBase也是用Mapper分片读取，失败后已完成的分片数据会写入RDBMS。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sipra