Hadoop是一個開源的分布式計算系統，主要用于大規模數據的存儲和處理。MySQL是一個關系型數據庫管理系統，主要用于數據的持久化存儲和查詢。在大數據處理中，Hadoop和MySQL可以結合使用，發揮各自的優勢，實現更高效的數據處理和管理。

Hadoop和MySQL的結合使用，主要有以下幾種應用場景：

1. 數據的離線處理

Hadoop可以將大規模的數據進行分布式存儲和處理，實現數據的離線處理。在處理完成后，可以將數據存儲到MySQL中，以便進行后續的查詢和分析。

2. 數據的實時處理

和Spark，實現對數據的實時處理。處理完成后，可以將結果存儲到MySQL中，以便進行后續的查詢和分析。

3. 數據的備份和恢復

Hadoop可以通過HDFS的備份機制，實現數據的備份和恢復。MySQL也可以通過備份和恢復機制，實現數據的備份和恢復。兩者結合使用，可以實現更可靠的數據備份和恢復。

4. 數據的遷移和同步

當需要將數據從Hadoop遷移到MySQL中，或將MySQL中的數據同步到Hadoop中時，可以使用Sqoop工具進行數據的遷移和同步。Sqoop可以將Hadoop中的數據導入到MySQL中，或將MySQL中的數據導入到Hadoop中。

在以上應用場景中，Hadoop和MySQL的結合使用，可以發揮各自的優勢。Hadoop可以實現大規模數據的存儲和處理，而MySQL可以實現數據的持久化存儲和查詢。兩者結合使用，可以實現更高效的數據處理和管理。

總之，Hadoop和MySQL的結合使用，是大數據處理中不可或缺的一部分。在實際應用中，需要根據具體的業務需求和數據特點，選擇合適的結合方式，發揮兩者的優勢，實現更高效的數據處理和管理。