在大数据处理中，hive是一个非常重要的工具，它允许我们进行大规模数据的分析和处理。而建立在mysql之上的hive，则是hive在数据存储和管理方面的扩展。
具体来说，hive将数据存储在mysql数据库中，并通过基于HQL（Hive Query Language）的方式，允许我们在这些数据上执行不同的查询和分析操作。这样，我们可以将hive作为一个数据存储和管理的中心，同时也可以利用mysql的强大性能和稳定性来支持我们的大数据处理。
CREATE EXTERNAL TABLE sample_table (
id INT,
name STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/path/to/table/';
上述代码是一个典型的HQL语句，在其中定义了一个名为sample_table的外部表，并指定了该表存储的位置、数据格式和字段信息。通过这种方式，我们可以在hive上方便地管理和操作存储在mysql中的数据。
需要注意的是，建立在mysql之上的hive也是有一些局限性的。比如，由于mysql不支持原子级别的修改，因此在hive中进行更新和删除操作需要非常小心，以免在多个查询同时执行时造成数据的不一致性。此外，由于hive是基于HQL的，因此需要一些额外的学习和使用成本。
综上所述，建立在mysql之上的hive是一个非常实用的工具，可以帮助我们更好地管理和处理大规模数据。当然，在使用之前，我们也需要充分了解其原理和限制，并针对具体的场景进行合理地规划和使用。
