Hadoop与MySQL的数据整合可以通过多种模式实现，以下是一些常见的方法：
Sqoop是一个用于在关系型数据库（如MySQL）和Hadoop之间传输数据的工具。它可以将数据从MySQL导入到Hadoop的HDFS中，也可以将数据从HDFS导出到MySQL中。Sqoop支持使用SQL语句进行数据操作，简化了数据迁移和整合的过程。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL查询语言（HiveQL）来查询和分析存储在HDFS上的数据。Hive可以作为MySQL和Hadoop之间的桥梁，将MySQL中的数据映射为Hive表，然后使用HiveQL进行查询和分析。
Pig是一个高级的大数据分析工具，它允许用户使用Pig Latin脚本语言来编写数据处理任务。Pig可以处理HDFS上的数据，并且可以与MySQL进行交互，将MySQL中的数据加载到HDFS上，然后使用Pig进行进一步的处理和分析。
选择哪种整合模式取决于具体的需求和场景。如果需要实时数据同步，可以考虑使用Hive或自定义解决方案。如果需要灵活的数据处理和分析，Pig可能是一个更好的选择。而Sqoop则适用于需要定期进行数据迁移和整合的场景。
综上所述，根据具体需求选择合适的整合模式是关键。
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