### **一、环境准备**
首先确保你已经搭建好以下环境：
1. 安装部署了 Apache Hadoop 及其上的 Apache Hive。
2. 已有一个运行正常的 MySQL 数据库服务器（本地或远程）并且拥有足够的权限来进行相关操作。
**二、创建外部表映射到MySQL中的数据**
为了使Hive能够读取MySQL中的数据或者向其中插入/更新记录，我们需要先定义一张Hive外部表并将其实体指向MySQL存储的位置。这里的“位置”实际上是指定的是JDBC URL以及必要的认证凭据等信息。
sql
CREATE EXTERNAL TABLE hive_mysql_table (
column_1 string,
...
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.jdbc.storagehandler.JdbcStorageHandler'
TBLPROPERTIES(
"javax.jdo.option.ConnectionURL" = "jdbc:mysql://mysql_server_ip:3306/database_name",
"hive.metastore.warehouse.dir"="/path/to/hdfs/warehousedir",
"javax.jdo.option.ConnectionDriverName"="com.mysql.cj.jdbc.Driver",
"javax.jdo.option.ConnectionUserName"="username",
"javax.jdo.option.ConnectionPassword"="password"
);
上述SQL语句做了如下几件事：
- 创建了一个名为 `hive_mysql_table` 的外部表结构，列名应对应MySQL的实际字段类型；
- 使用 JDBC 存储处理器(JdbcStorageHandler) 来指定数据源为MySQL;
- 在 TBLPROPERTIES 中设置了一系列连接属性：包括MySQL服务地址端口(`ConnectionURL`)，驱动类名称 (`ConnectionDriverName`) 和登录凭证 (`ConnectionUsername`, `ConnectionPassword`);
注意："javax.jdo.option.ConnectionURL" 属性值需替换为你自己的MySQL服务器IP、监听端口号及对应的数据库名称；用户名密码也需要相应修改。
### **三、查询验证**
成功建立关联后，你现在可以在Hive CLI或者Beeline客户端执行SQL对MySQL数据进行CRUD操作:
例如，尝试从新创建的Hive外表 `hive_mysql_table` 执行一次SELECT查询来检验是否能正常获取MySQL里的数据：
sql
SELECT * FROM hive_mysql_table LIMIT 5;
如果一切配置正确且有相应的数据存在，则会返回来自MySQL数据库的结果集。
### **四、注意事项**
尽管这种做法实现了跨系统的数据共享，但值得注意的是由于网络延迟等因素影响，直接使用这种方式大规模抽取MySQL数据至HDFS并不高效。对于大批量ETL任务推荐采用Sqoop等专门用于关系型数据库与Hadoop之间传输数据的工具更为合适。此外，请务必保证安全策略允许此类远端链接并对敏感信息加密保护，尤其是数据库用户的账号密码。
总结来说，借助Hive提供的灵活扩展性，我们可以方便地将其与其他多种异构系统相融合，而本篇所述即是如何实现在基于Hadoop的大数据分析环境中对接MySQL的一种有效方式。希望此教程能在你的实践过程中起到实质性的指导作用。
标签： hive远程mysql
