對于大數據環境下的數據同步問題，Hive和MySQL都是我們常用的數據庫，今天我們就來介紹一下如何將Hive和MySQL進行數據同步。

首先，我們需要安裝Hive和MySQL，并創建好需要同步的表。然后，我們需要使用Sqoop工具來進行導入。

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://mysql_host/db_name \
--username username \
--password password \
--table table_name \
--export-dir /user/hive/warehouse/database_name.db/table_name \
--input-fields-terminated-by ',' \
--input-lines-terminated-by '\n'

上面的命令中，我們指定了MySQL的連接信息、表名以及要導入的文件路徑。接下來我們需要將Sqoop同步任務添加到Oozie中進行調度。

<workflow-app name="hive_mysql_sync"><start to="sqoop_sync"/><action name="sqoop_sync"><sqoop><job-tracker>jobtracker:8021</job-tracker><name-node>hdfs://namenode</name-node><command>export \
--connect jdbc:mysql://mysql_host/db_name \
--username username \
--password password \
--table table_name \
--export-dir /user/hive/warehouse/database_name.db/table_name \
--input-fields-terminated-by ',' \
--input-lines-terminated-by '\n'</command><file>/path/to/sqoop-1.4.7.jar</file></sqoop><ok to="end"/><error to="fail"/></action><kill name="fail"><message>Sqoop job failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message></kill><end name="end"/></workflow-app>

上面的代碼中，我們使用Oozie來調度Sqoop任務，并將任務結果發送到特定的表中。

總結來說，使用Sqoop工具來實現Hive和MySQL之間的數據同步，可以大大降低數據同步的難度和耗時，同時也能保證數據準確性和一致性。