Sqoop程序是由的主類com.cloudera.sqoop.Sqoop驅動。有限數(shù)量的額外的類在同一個包：SqoopOptions （如前所述），ConnFactory（即熟練操作ManagerFactory實例）。

一般的程序流程如下：

com.cloudera.sqoop.Sqoop是主類和實現(xiàn)了Tool，一個新的實例ToolRunner被推出，Sqoop的第一個參數(shù)是一個字符串，并在SqoopTool中定義并執(zhí)行，SqoopTool來執(zhí)行用戶的各種請求操作（如： import, export, codegen等）。

SqoopTool將解析其余的參數(shù)，設置相應的字段在SqoopOptions類，然后執(zhí)行。

在SqoopTool 的run()方法中，import 、export或者其他正確的指令被執(zhí)行。一般情況下ConnManager一般在SqoopOptions數(shù)據(jù)的基礎上進行實例化。ConnFactory被用于從ManagerFactory中獲取一個ConnManager。這在前面的部分已經(jīng)進行了描述。Imports 、 exports或者其他大型數(shù)據(jù)的遷移操作通常是一個并行的、可靠的MapReduce任務。Import操作并不是一定要以MapReduce作業(yè)的方式運行，ConnManager.importTable（）將確定如何以最佳的方式進行import操作。每一個主要操作實際上都有ConnMananger控制，除了生成代碼的操作，這些操作是由CompilationManager和ClassWriter做的(都在 com.cloudera.sqoop.orm 包中)。導入數(shù)據(jù)到Hive的操作是由com.cloudera.sqoop.hive.HiveImport的importTable()完成的，這樣做是為了不為使用ConnManager的實現(xiàn)都擔心。

ConnManager 的 importTable（）方法接收一個類型為ImportJobContext的參數(shù)，其中包含這個方法所需的各種參數(shù)值。將來，該類可擴展附加參數(shù)，以實現(xiàn)功能更加強大的import操作。同樣， exportTable（）方法接收的參數(shù)類型ExportJobContext。這些類包含一系列導入/導出，指向SqoopOptions對象，以及其他相關的數(shù)據(jù)。

com.cloudera.sqoop包中的子包，包括：

※  Hive：便于數(shù)據(jù)導入到Hive

※  IO: 實現(xiàn)的java.io. *接口

※  Lib: 外部公共API（如前所述）

※  Manager: ConnManager和ManagerFactory的接口和它們的實現(xiàn)

※  Mapreduce: 新的（0.20 +）MapReduce的API接口的類

※  Orm: 代碼自動生成

※  Tool: 實現(xiàn)SqoopTool

※  Util: 各種實用工具類

IO包中的OutputStream和BufferedWriter的實現(xiàn)被用于直接向HDFS進行寫入。SplittableBufferedWriter允許為客戶端打開一個單一的BufferedWriter，在引擎之下，當達到目標值后連續(xù)的寫入文件系統(tǒng)。這允許在Sqoopimport的同時使用壓縮機制（如gzip）,同時允許在MapR任務之后對數(shù)據(jù)集進行分割。大對象文件存儲系統(tǒng)的代碼也存在于IO包中。

Mapreduce包中的代碼用于直接與Hadoop MapReduce做接口，將在下一章節(jié)中詳述。

ORM包中的代碼用于生產(chǎn)代碼。它依賴于提供了com.sun.tools.javac包的JDK的tools.jar包。

UTIL包中包含用于整個Sqoop的各種工具

※  ClassLoaderStack：管理由當前線程的堆棧使用的ClassLoader的實例，這正是當以本地模式運行MapReduce任務時自動生成代碼寫入當心線程的原理。

※  DirectImportUtils：包含一些直接進行Hadoop import操作的方便方法。

※  Executor：啟動外部進程，并連接這些來生成由一個AsyncSink（見下面更詳細地）的流處理程序。

※  ExportException：當exports失敗時由ConnManagers拋出異常。

※  ImportException：當import失敗時由ConnManagers拋出異常。

※  JDBCURL：處理連接字符串的解析，這是類URL，是不規(guī)范的、不合格的。

※  PerfCounters：被用來估計用于顯示給用戶的傳輸速率。

※  ResultSetPrinter：漂亮地打印結果集。

在不同的時候，Sqoop從外部程序中讀取stdout，最簡單的模式就是由LocalMySQLManager和DirectPostgresqlManager執(zhí)行的直接模式 （direct-mode）import。之后由Runtime.exec()產(chǎn)生一個進程，該進程的標準輸出(Process.getInputStream())和潛在錯誤(Process.getErrorStream())都需要被處理。在這些流之間無法讀取更多的數(shù)據(jù)從而導致在寫入更多數(shù)據(jù)之前外部進程阻塞。因此，這些都必須處理，最好以異步的方式。

按照Sqoop的說法，“異步接收器”是一個線程需要一個InputStream和讀取完成。這些實現(xiàn)AsyncSink實現(xiàn)。com.cloudera.sqoop.util.AsyncSink抽象類定義了這家工廠必須執(zhí)行的操作。processStream（）將產(chǎn)生另一個線程立即開始處理從InputStream中讀取的數(shù)據(jù)參數(shù); 它必須讀這流來完成的。 join（）方法允許外部線程等待，直到處理完成。

一些"stock"被同步實現(xiàn)：LoggingAsyncSink將重復InputStream上的一切在log4j INFO語句中。NullAsyncSink消耗所有的輸入和什么都不做。

各種ConnManagers使得外部進程以內(nèi)部類的方式擁有它們自己的AsyncSink實現(xiàn)，它們通過數(shù)據(jù)庫tools讀取，并且促使數(shù)據(jù)流向HDFS，有可能在此期間進行格式轉換。

Sqoop調(diào)度MapReduce作業(yè)產(chǎn)生imports和exports。配置和執(zhí)行的MapReduce工作如下幾個共同的步驟（配置InputFormat配置OutputFormat設置映射的實施;等等）。這些步驟是在com.cloudera.sqoop.mapreduce.JobBase類中的。為了使用，JobBase允許一個用戶來指定InputFormat，OutputFormat，和映射器。

JobBase本身就是ImportJobBase和ExportJobBase的子集，為特定的配置步驟提供更好的支持，分別由ImportJobBase和ExportJobBase的子類。 ，ImportJobBase.runImport（）將調(diào)用的配置步驟，并運行一個工作表導入HDFS。