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Hadoop與MySQL的數據整合可以通過多種模式實現，以下是一些常見的方法：
Sqoop是一個用于在關系型數據庫（如MySQL）和Hadoop之間傳輸數據的工具。它可以將數據從MySQL導入到Hadoop的HDFS中，也可以將數據從HDFS導出到MySQL中。Sqoop支持使用SQL語句進行數據操作，簡化了數據遷移和整合的過程。
Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，它允許用戶使用類SQL查詢語言（HiveQL）來查詢和分析存儲在HDFS上的數據。Hive可以作為MySQL和Hadoop之間的橋梁，將MySQL中的數據映射為Hive表，然后使用HiveQL進行查詢和分析。
Pig是一個高級的大數據分析工具，它允許用戶使用Pig Latin腳本語言來編寫數據處理任務。Pig可以處理HDFS上的數據，并且可以與MySQL進行交互，將MySQL中的數據加載到HDFS上，然后使用Pig進行進一步的處理和分析。
選擇哪種整合模式取決于具體的需求和場景。如果需要實時數據同步，可以考慮使用Hive或自定義解決方案。如果需要靈活的數據處理和分析，Pig可能是一個更好的選擇。而Sqoop則適用于需要定期進行數據遷移和整合的場景。
綜上所述，根據具體需求選擇合適的整合模式是關鍵。
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