在使用Sqoop进行数据迁移时，有几个常见的陷阱和注意事项需要注意，以确保数据迁移的顺利进行：

1. 字符编码问题：

   • 确保源数据库和Hadoop集群的字符编码设置一致，避免因编码不一致导致的数据损坏或乱码问题。

2. 数据类型映射：

   • 来源数据库与目标Hadoop生态系统（HDFS、Hive等）之间的数据类型可能不完全匹配。需仔细检查并配置自定义映射，以避免数据类型不兼容导致的错误。

3. 性能优化：

   • 大数据集的导入导出可能很耗时，需合理设置并发度（--num-mappers参数）的数量。考虑数据库的负载能力，避免设置过高导致数据库性能下降。
   • 使用增量导入 (--incremental) 特性来处理新数据，减少重复导入的开销。

4. 网络和存储资源：

   • 确保网络带宽能够支持大规模的数据迁移，并注意目标存储的容量和IO能力，防止耗尽资源。

5. 断点续传：

   • 在大型数据集导出过程中，避免中途中断。如果发生中断，确保有办法从中断点继续，而不是重新开始。

6. 数据一致性和完整性：

   • 确保在迁移过程中数据的一致性，尤其是在频繁更新的数据库中。可考虑在低峰时期进行迁移或使用快照（如数据库快照、事务日志等）来提高一致性。

7. 安全和权限：

   • 确保通过认证的用户有足够的权限访问源数据库和目标Hadoop环境。敏感数据的迁移需要采取适当的安全保护措施。

8. 兼容性和版本：

   • 检查Sqoop版本与Hadoop生态系统版本的兼容性，以及支持的数据库连接器驱动版本，防止因版本不匹配而导致的功能异常。

9. 日志和监控：

   • 启用详细日志和监控机制，便于在发生故障时进行定位和诊断。

通过小心处理以上注意事项，可以大大降低使用Sqoop进行数据迁移时出现问题的几率，并提高整体过程的效率和可靠性。