MySQL在Hadoop中的应用场景主要包括数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面。以下是MySQL在Hadoop中的一些应用场景：
- 数据存储和元数据管理：MySQL用于存储Hive的元数据，包括数据库、表、列、分区等信息。
- 数据清洗和预处理：在数据分析和处理之前，可以使用MySQL进行数据清洗和预处理。
- 数据分析和查询：通过Hive SQL（HQL）查询存储在HDFS上的数据，Hive将HQL转换为MapReduce任务执行。
- 数据可视化：使用Superset等工具，结合MySQL进行数据查询，实现数据的可视化展示。
综上所述，MySQL在Hadoop生态系统中扮演着重要的角色，它不仅用于存储和管理元数据，还支持数据清洗、分析和可视化等应用场景。
