我想写一个基于Hadoop的图书管理系统，我想直接使用hive连接springboot可行吗？或者说有什么其他的思路吗？或者直接使用hadoop上的mysql？会不会体现不出来是基于Hadoop的。
连接Hive和Spring Boot是可行的，您可以通过Hive JDBC驱动程序将Hive与Spring Boot集成。这种集成允许您在Spring Boot应用程序中使用Hive查询和操作Hive数据。通过这种方式，您可以利用Hadoop生态系统提供的分布式计算和存储能力。
另一种思路是直接使用Hadoop上的MySQL，这意味着您可以在Hadoop集群中部署MySQL数据库。这样做的好处是您可以利用Hadoop的可扩展性和容错性，但请注意，这种方式并不常见，因为Hadoop并不是专为托管关系型数据库而设计的。
无论您选择哪种方式，关键是确保您的图书管理系统能够充分利用Hadoop提供的分布式计算和存储能力。这可以包括数据的分布式处理、并行计算、容错性和可伸缩性等方面。
此外，您还可以考虑使用其他与Hadoop生态系统更密切相关的技术，例如HBase（分布式列存数据库）或Apache Spark（分布式计算框架），以进一步增强和优化您的系统。这些技术可以与Spring Boot集成，从而提供更全面和高效的解决方案。
综上所述，您可以选择使用Hive连接Spring Boot，或者使用Hadoop上的MySQL，但无论选择哪种方式，确保您的系统能够充分利用Hadoop的优势，并根据需要考虑其他与Hadoop生态系统相关的技术。
使用 Hive 连接 Spring Boot 是可行的，但这可能会增加您的系统的运行时复杂度和延迟。因为 Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库解决方案，其底层依赖于 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce。这意味着将数据从 Hadoop Hive 中检索出来的延迟较高，同时使用 JDBC 或其他适配器也可能会增加与 Hive 之间的交互开销。
另外，如果您想利用Hadoop的优势，建议您使用 Hadoop 的自带数据库 HBase，或者将 MySQL 部署在 Hadoop 集群中以获得更好的性能和扩展性。
如果您希望在 Hadoop 上构建一个基于分布式文件系统和数据仓库的图书管理系统，还可以考虑以下几种方法：
使用 Apache HBase 和 Phoenix: HBase 是基于 Hadoop 的分布式非关系型数据库，支持高扩展性和高可靠性，并且可以使用 Phoenix 作为 SQL 查询引擎来进行查询和过滤。
通过 Hadoop 与 MongoDB 集成: MongoDB 是一种非关系型数据库解决方案，可以与 Hadoop 集成。您可以使用 MongoDB 存储图书元数据，然后使用 Hadoop MapReduce 进行数据分析。
使用 Spark SQL: Spark 是一个快速的、分布式的大数据处理引擎，可以与各种数据存储系统进行集成。您可以将图书元数据存储在 HDFS 或 HBase 中，并使用 Spark SQL 进行查询和分析。
不管哪种方案，都可以展示您的系统是基于 Hadoop 和分布式文件系统的。在设计和实现这个系统时，还需要考虑数据的安全性、可靠性、维护性等因素。