Sqoop并行导入的原理是通过将数据分片，并利用多个Mapper同时导入不同的数据分片，从而实现并行导入的效果。
具体原理如下：
- Sqoop首先会根据用户指定的切片大小或者数据表的切片大小来将数据切分成多个分片。
- Sqoop会将分片的元数据信息存储在JobTracker中，这些元数据信息包括分片的大小、位置等。
- Sqoop在导入数据时，会启动多个MapReduce任务，每个任务负责导入一个数据分片。
- 每个MapReduce任务会从JobTracker中获取分片的元数据信息，并根据这些信息将对应的数据分片读取到Mapper中。
- 每个Mapper会将读取到的数据写入到Hadoop集群中的HDFS或者其他存储系统中。
- 当所有的MapReduce任务完成后，Sqoop会将导入的结果进行统一处理，例如合并多个文件等。
通过并行导入，Sqoop可以提高数据导入的效率，加快数据的导入速度。同时，用户也可以通过调整切片大小、增加并行度等方式来进一步优化导入性能。
