1、掌握Hive的基本使用；2、理解Flume的基本原理掌握各组件的作用及关系；3、熟悉Flume的常用配置；4、理解Sqoop的基本原理；5、熟悉Sqoop的常用功能；6、综合应用MapReduce+Hive；有什么总结和分析

根据提供的内容，可以总结和分析以下几点：

1. Hive的基本使用：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上进行查询和分析。掌握Hive的基本使用包括了解Hive的基本概念和架构，掌握HiveQL查询语言的使用，以及了解Hive的数据存储和数据类型等。

2. Flume的基本原理和组件作用关系：Flume是一个可靠、可扩展和可管理的分布式日志收集和聚合系统。理解Flume的基本原理包括了解Flume的架构和工作原理，了解各个组件的作用和关系，如Agent、Source、Channel和Sink等。

3. 熟悉Flume的常用配置：熟悉Flume的常用配置包括了解Flume的配置文件格式和配置参数，了解如何配置Flume的Source和Sink，以及了解如何配置Flume的Channel和拦截器等。

4. Sqoop的基本原理：Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具。理解Sqoop的基本原理包括了解Sqoop的架构和工作原理，了解Sqoop如何与关系型数据库进行交互，以及了解Sqoop的数据导入和导出的原理等。

5. 熟悉Sqoop的常用功能：熟悉Sqoop的常用功能包括了解Sqoop支持的数据库类型和数据导入导出的方式，了解Sqoop如何进行增量导入和导出，以及了解Sqoop支持的数据转换和数据过滤等。

6. 综合应用MapReduce+Hive：综合应用MapReduce和Hive可以实现更复杂和灵活的数据处理和分析。通过使用MapReduce和Hive的结合，可以利用MapReduce进行数据处理和计算，再通过Hive进行数据查询和分析，从而实现更高效和便捷的大数据处理。

综上所述，掌握Hive的基本使用、理解Flume的基本原理、熟悉Flume的常用配置、理解Sqoop的基本原理、熟悉Sqoop的常用功能以及综合应用MapReduce+Hive可以帮助我们更好地进行大数据处理和分析。这些技能和知识对于从事大数据相关工作的人员来说是非常重要的