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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。而MySQL是一個關系型數據庫管理系統，通常用于處理結構化數據。將Hadoop與MySQL結合，可以實現對大規模數據的實時處理和分析。下面是一個關于如何使用Hadoop處理MySQL數據的實戰測試的概述：
環境搭建：
數據準備：
創建Hive表：
LOAD DATA INPATH命令將MySQL中的數據導入Hive表。編寫Hive查詢：
執行查詢：
創建SparkSession：
編寫Spark代碼：
運行Spark應用程序：
結果分析：
性能優化：
通過以上步驟，您可以完成一個關于如何使用Hadoop處理MySQL數據的實時處理能力的實戰測試。這將幫助您了解Hadoop在實時數據處理方面的能力，并為實際應用提供有價值的參考。
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