Hive 是一個基于 Hadoop 的數據倉庫系統，它提供了 SQL 查詢語言來查詢數據。Hive 使用 Hadoop 文件系統存儲數據，并且可以將不同的數據源映射到 Hive 中。

在 Hive 中，我們可以使用直接映射功能將 MySQL 數據庫中的數據映射到 Hive 中，使得我們可以使用 Hive 提供的 SQL 語句查詢 MySQL 數據庫。

以下是直接映射 MySQL 數據庫到 Hive 中的示例代碼：

$ vi /etc/hive/conf/hive-site.xml
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive_mapping</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>user</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>password</value>
</property>

在上述代碼中，我們可以修改 ConnectionURL 為我們需要映射的 MySQL 數據庫地址，以及 ConnectionUserName 和 ConnectionPassword 為我們 MySQL 數據庫的用戶名和密碼。

接下來，我們需要使用以下命令在 Hive 中創建一個表以映射 MySQL 數據庫中的表：

hive>CREATE EXTERNAL TABLE MYSQL_MAPPING_TABLE
(
id INT,
name STRING,
age INT,
address STRING,
contact STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION '/user/hive/warehouse/mysql_mapping_table';

在上述代碼中，我們創建了一個名為 MYSQL_MAPPING_TABLE 的外部表，其中包含了 MySQL 數據庫中的 id、name、age、address 和 contact 字段。我們還指定了 ROW FORMAT 和 LOCATION 參數，用于指定該表的存儲方式和存儲位置。

完成以上步驟后，我們現在可以使用 Hive 提供的 SQL 語句查詢 MySQL 數據庫了：

hive>SELECT * FROM MYSQL_MAPPING_TABLE WHERE age > 20;

在上述代碼中，我們使用了一個簡單的查詢語句來查詢年齡大于 20 歲的數據。

通過上述示例，我們可以完成 Hive 直接映射 MySQL 數據庫的操作，并使用 Hive 提供的 SQL 語句查詢 MySQL 數據庫的數據。