React Native Zip Archive 是一个用于React Native应用程序的Zip文件处理库，它提供了解压缩（unzip）和压缩（zip）文件的功能。

以下是如何安装和使用React Native Zip Archive库的示例：

首先，你需要使用npm或yarn安装这个库：

npm install react-native-zip-archive --save
# 或者
yarn add react-native-zip-archive

然后，你需要链接原生模块到你的项目中，因为React Native自1.0版本开始引入了Autolinking的特性，所以通常情况下你不需要手动链接原生模块。但是，如果你遇到任何问题，你可以使用以下命令手动链接：

react-native link react-native-zip-archive

最后，你可以在你的React Native项目中使用这个库来解压缩或压缩文件。以下是一个简单的例子：

import ZipArchive from 'react-native-zip-archive';
 
// 解压缩文件
ZipArchive.unzip('path/to/your/zip/file.zip', 'path/to/extract/destination', (unzippedFiles) => {
  console.log('Unzipped files:', unzippedFiles);
});
 
// 压缩文件
ZipArchive.createZip('path/to/your/zip/file.zip', ['path/to/file/or/folder/to/compress'], (progress) => {
  console.log('Compress progress:', progress.percent);
}, (err) => {
  if (!err) {
    console.log('Compress success');
  } else {
    console.error('Compress error:', err);
  }
});

请注意，你需要替换path/to/your/zip/file.zip和path/to/extract/destination以及['path/to/file/or/folder/to/compress']为你自己的文件路径。

这个库提供了基本的压缩和解压缩功能，但是你可能需要根据自己的需求进一步扩展或者自定义实现。

在将MySQL数据上报到Hive时，保证数据的准确性和一致性可以通过以下几个步骤实现：

1. 数据同步方法：使用如Sqoop、Apache NiFi、或自定义的脚本来同步数据。确保在同步过程中能够捕捉到数据的增量变化。
2. 数据校验：在同步之前，在MySQL中对数据进行校验，确保所需同步的数据是最新的、准确的。
3. 事务控制：确保同步过程中，MySQL与Hive之间的操作处于事务控制之下，以保证数据一致性。
4. 错误处理：在同步过程中，实施适当的错误处理策略，如重试机制、数据回滚等。
5. 数据一致性验证：同步完成后，对Hive中的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。

以下是一个简单的Sqoop同步MySQL到Hive的示例命令：

sqoop eval --connect jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/your_database \
          --username your_username \
          --password your_password \
          --query "SELECT count(*) FROM your_table"
 
sqoop import --connect jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/your_database \
             --username your_username \
             --password your_password \
             --table your_table \
             --hive-import \
             --hive-table your_hive_database.your_hive_table \
             --incremental append \
             --check-column your_incremental_column \
             --last-value your_last_incremental_value

在实际应用中，你可能需要根据具体的场景和需求调整Sqoop命令的参数。记得在同步之前对MySQL进行锁表操作，以避免数据在同步过程中发生变化。同时，确保你的Hive表结构与MySQL表结构相匹配，以便数据能够正确地被导入。

在CentOS 7上完全分布式安装MySQL并搭建Hive的步骤概要如下：

1. 安装MySQL服务器：

sudo yum install mysql-server
sudo systemctl start mysqld
sudo systemctl enable mysqld
sudo mysql_secure_installation

2. 配置MySQL复制（如果需要）。编辑MySQL配置文件/etc/my.cnf，添加主从复制配置。
3. 在Hive节点安装MySQL JDBC驱动：

sudo yum install mysql-connector-java
sudo cp /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /usr/hdp/current/hive-server2/lib/

4. 配置Hive连接MySQL，编辑hive-site.xml文件，设置MySQL数据库连接属性。
5. 在Hive节点安装Hive：

sudo yum install hive

6. 初始化Hive元数据库（如果是首次安装）。
7. 启动Hive服务：

sudo systemctl start hive-server2
sudo systemctl enable hive-server2

8. 验证Hive和MySQL的连接。

请注意，以上步骤提供了一个基本的框架，您可能需要根据具体的网络拓扑结构、安全要求和配置细节进行相应的调整。

在NiFi中实现实时同步MySQL数据到Hive，可以使用以下步骤和组件：

1. 使用ExecuteSQL处理器来定期从MySQL读取数据。
2. 使用ConvertRecord处理器将读取的数据转换成Hive兼容的格式。
3. 使用PutHiveQL处理器将转换后的数据写入Hive表。

以下是一个简化的NiFi流程示例：

NiFi流程示例

1. GenerateTableFetch处理器生成一个SQL查询，用于提取MySQL中的数据。
2. ExecuteSQL处理器执行这个查询，并将结果发送到下一个处理器。
3. ConvertRecord处理器将SQL结果转换为Hive兼容的格式，例如Parquet或ORC。
4. PutHiveQL处理器将转换后的数据加载到Hive表中。

这里是一个简化的NiFi模板，展示了如何实现这个流程：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<template>
  <processors>
    <id>3a493213-d07a-3d93-8895-9430a972d5b0</id>
    <parentGroupId>305c38d5-e044-3155-88a2-9d373c14d5b7</parentGroupId>
    <position>
      <x>280</x>
      <y>20</y>
    </position>
    <bundle>
      <group>org.apache.nifi</group>
      <artifact>nifi-standard-processors</artifact>
      <version>1.14.0</version>
    </bundle>
    <config>
      <property>
        <name>Table Name</name>
        <value>your_mysql_table</value>
      </property>
      <!-- 其他配置 -->
    </config>
  </processors>
  <connections>
    <id>9d07a41a-6f33-333d-896a-9e9539bbb3a7</id>
    <source>
      <id>3a493213-d07a-3d93-8895-9430a972d5b0</id>
      <groupId>305c38d5-e044-3155-88a2-9d373c14d5b7</groupId>
      <type>PROCESSOR</type>
    </source>
    <destination>
      <id>4d212b9d-89f8-333c-86e8-9c3b79939395</id>
      <groupId>305c38d5-e044-3155-88a2-9d373c14d5b7</groupId>
      <type>PROCESSOR</type>
    </destination>
    <selectedRelationships>
      <relationship>success</relationship>
    </selectedRelationships>
  </connections>
  <!-- 其他组件 -->
</template>

请注意，这个模板仅展示了核心组件，并假设已经有了相关的MySQL和Hive配置。在实际部署时，需要根据具体环境配置数据库连接信息、SQL查询、Hive表的详细信息等。

为了将Hive中的数据同步到MySQL，你可以使用Sqoop工具来完成数据导入导出的工作。以下是一个基本的步骤和示例代码：

1. 确保你的Hadoop集群和MySQL数据库是可访问的。
2. 安装并配置Sqoop。
3. 使用Sqoop命令行工具执行数据同步。

以下是一个Sqoop命令的例子，它将Hive中的一个表同步到MySQL的一个表中：

sqoop export \--connect jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/your_database \--username your_mysql_username \--password your_mysql_password \--table your_mysql_table \--export-dir /user/hive/warehouse/your_hive_table \--input-fields-terminated-by ',' \--input-lines-terminated-by '\n'

请替换以上命令中的your_mysql_host, your_database,
your_mysql_username, your_mysql_password, your_mysql_table, 和
your_hive_table为你的实际MySQL主机地址、数据库名、用户名、密码、目标表名和Hive中的表名。

注意：

• 确保Hive表的数据格式与MySQL表的数据格式兼容。
• 如果Hive表中的数据文件格式不是纯文本，你可能需要修改--export-dir后面的路径，使其指向Hive表的数据在HDFS上的实际存储路径。
• 根据你的数据量和MySQL服务器的性能，这个过程可能需要一定的时间来完成。

对于Hive和MySQL的部署，以及配置Hive元数据存储到MySQL和Hive服务的部署，您可以参考以下步骤：

一、Hive安装配置

1. 解压Hive安装包到指定目录。
2. 配置环境变量，将Hive的bin目录添加到PATH中。
3. 配置Hive的配置文件，包括hive-site.xml等，以设置Hive的相关参数。

二、MySQL安装配置

1. 下载并安装MySQL数据库。
2. 创建Hive所需的数据库和用户，并授权。

三、配置Hive元数据存储到MySQL

1. 在Hive的配置文件中，将Hive的元数据存储设置为MySQL。
2. 配置MySQL的连接信息，包括数据库地址、端口、用户名和密码等。

四、Hive服务的部署

1. 启动Hive的元数据服务Hive Metastore。
2. 启动HiveServer2服务，以提供对Hive的远程访问。

请注意，以上步骤是一个大致的流程，具体操作可能因环境和版本的不同而有所差异。建议您参考Hive和MySQL的官方文档或相关教程进行详细的部署和配置。

另外，为了确保部署的顺利进行，您需要具备一定的Linux基础和Hadoop、Hive、MySQL的相关知识。如果您在部署过程中遇到问题，可以查阅相关社区或官方论坛寻求帮助。

最后，部署完成后，您可以通过运行一些简单的Hive查询来验证部署是否成功。例如，您可以创建一个表并插入一些数据，然后通过Hive查询这些数据来验证Hive和MySQL的集成是否正常工作。