Hadoop是一款可以處理大數據集的框架，但是它最初不被設計用來處理關系型數據庫管理系統（RDBMS）中的數據。為了克服這一限制，可以使用Hadoop及其生態系統中的一些組件來解決這個問題，其中最常用的一個就是Apache Hive。Hive是一個用于數據倉庫的數據管理系統，它可以提供基于Hadoop的SQL查詢和存儲功能。

那么，如何在Hadoop中使用Hive對MySQL數據庫進行分析呢？首先，我們需要將MySQL數據庫中的數據導入到Hadoop集群上，可以使用Sqoop這個用于在Hadoop和RDBMS之間進行數據傳輸的工具。以下是一個簡單的使用Sqoop將MySQL的一張表導入到Hadoop的命令示例：

sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql-server:3306/testdb \
--username root \
--password hadoop \
--table customers \
--target-dir /user/hive/warehouse/customers \
--hive-import

上述命令的作用是將MySQL的testdb數據庫中的customers表導入到Hadoop集群的目錄/user/hive/warehouse/customers中，并創建一個Hive表來關聯該數據。

接下來，我們可以通過Hive提供的SQL查詢該數據。以下是一個簡單的查詢示例，它可以計算每個客戶的平均訂單量：

SELECT customers.customer_id, AVG(orders.order_amount) AS avg_order_amount
FROM customers JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id
GROUP BY customers.customer_id;

上述查詢通過JOIN操作將customers表和orders表連接起來，并使用GROUP BY關鍵字來對結果進行分組。最后，使用AVG函數計算每個客戶的平均訂單量。

總結來說，在Hadoop集群中使用Hive對MySQL數據庫進行分析，需要先將數據導入到Hadoop集群中，然后使用Hive提供的SQL查詢功能進行分析。Sqoop和Hive是Hadoop生態系統中的兩個非常重要的組件，它們可以有效地擴展Hadoop的功能，使得處理關系型數據庫管理系統中的數據變得更加容易。