Q：為什么需要將Hadoop與MySQL結合使用？

A：Hadoop是一種大數據處理框架，適合處理海量數據，但是對于實時性要求高的數據處理，Hadoop并不是最佳選擇。MySQL是一種關系型數據庫，適合存儲結構化數據，但是對于非結構化數據的處理能力較弱。結合使用Hadoop和MySQL，可以充分發揮兩者的優點，實現高效處理和存儲大數據。

Q：如何將Hadoop中的數據導入到MySQL中？

A：Hadoop中的數據一般存儲在HDFS中，可以通過Sqoop將數據導入到MySQL中。Sqoop是一種用于將關系型數據庫中的數據導入到Hadoop中的工具，同時也支持將Hadoop中的數據導入到關系型數據庫中。具體操作可以參考以下步驟：

1. 安裝Sqoop和MySQL驅動程序。

2. 在Sqoop中創建連接，指定要導入的數據源和目標數據庫。

3. 執行導入命令，指定導入的表和目標數據庫的地址等信息。

4. 等待導入完成，可以在MySQL中查看導入的數據。

Q：如何將MySQL中的數據導入到Hadoop中？

A：可以使用Sqoop將MySQL中的數據導入到Hadoop中，也可以使用Hive將MySQL中的數據映射為Hive表。

1. 使用Sqoop將MySQL中的數據導入到Hadoop中。具體操作可以參考上述步驟，只是將數據源和目標數據庫的位置調換即可。

2. 使用Hive將MySQL中的數據映射為Hive表。具體操作可以參考以下步驟：

（1）在Hive中創建外部表，指定MySQL中的表和連接信息。

（2）執行查詢語句，將MySQL中的數據讀入到Hive表中。

（3）可以對Hive表進行處理和分析，也可以將結果導出到Hadoop中或其他數據源中。

Q：Hadoop和MySQL如何協同工作？

A：Hadoop和MySQL可以通過以下方式協同工作：

1. Hadoop處理大數據，將結果存儲在HDFS中；

2. Sqoop將HDFS中的數據導入到MySQL中，供MySQL進行業務處理；

3. MySQL處理完成后，將結果導出到HDFS中，供Hadoop進行進一步的分析和處理。

通過這種方式，可以充分發揮Hadoop和MySQL的各自優勢，實現高效的大數據處理和存儲。