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Hadoop是一個開源的分布式計算框架，它能夠處理大規模的數據集，并通過多個節點并行處理來提高處理效率。然而，Hadoop本身并不是一個數據庫系統，也不直接支持SQL查詢或實時數據分析。通常，Hadoop與Hive、Pig等數據倉庫工具結合使用，這些工具可以將結構化數據導入Hadoop中進行進一步的處理和分析。
對于MySQL數據的實時分析，通常不會直接使用Hadoop來處理。相反，可能會使用其他更適合實時數據處理的解決方案，例如：
需要注意的是，這些解決方案通常需要額外的設置和配置，并且可能不如直接在MySQL中進行實時查詢那么高效。因此，在選擇適合的方案時，需要根據具體的需求和場景進行評估和選擇。
另外，雖然Hadoop本身不支持實時數據分析，但可以通過一些擴展和集成來實現對MySQL數據的實時處理和分析。例如，可以使用Hadoop生態系統中的某些工具（如HBase、Hive等）來存儲和處理大量的MySQL數據，并使用一些實時計算框架（如Apache Flink、Apache Storm等）來進行實時數據分析和處理。但這種方法可能需要較高的技術水平和復雜的架構設計。
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