在Hadoop上高效查询MySQL数据需要考虑以下几个关键点：
数据存储：首先，需要将MySQL数据迁移到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。这可以通过使用工具如mysqldump结合hadoop fs命令来完成。为了提高查询效率，可以考虑将数据分区存储，以便于并行处理。
数据索引：在Hadoop上，通常不会像传统数据库那样维护索引。但是，可以通过在HDFS上创建索引文件来加速查询。例如，可以使用Hive或Pig等工具来创建和维护这些索引。
查询优化：在Hadoop上执行查询时，应该利用MapReduce模型的优势。可以将查询任务分解成多个Map和Reduce阶段，以便并行处理大量数据。此外，可以使用HiveQL或Pig等高级查询语言来编写优化过的查询计划。
数据本地性：尽量确保查询的数据存储在处理该查询的节点上，以减少数据传输的开销。这可以通过合理的数据分区和数据放置策略来实现。
缓存机制：利用Hadoop的缓存机制，如HDFS的BlockCache和MapReduce的内存管理，来提高查询性能。
数据压缩：在将数据写入HDFS之前，可以考虑使用压缩技术来减少存储空间和提高I/O效率。
监控和调优：持续监控查询性能，并根据监控结果进行调优。这可能包括调整MapReduce任务的配置参数、优化数据模型和查询逻辑等。
思考过程：
综上所述，通过上述方法可以在Hadoop上实现MySQL数据的高效查询。这些方法涵盖了从数据迁移到查询执行的各个方面，旨在提高查询效率并减少资源消耗。
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