Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据的存储和分析。而MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，具有高性能和可靠性的特点。将Hadoop与MySQL结合起来，可以实现将Hadoop中的数据导入到MySQL中进行进一步处理和分析。

要将Hadoop中的数据导入到MySQL中，主要有以下几种方法：

1. 使用Hive进行数据导入：Hive是Hadoop生态系统中的一种数据仓库基础设施，它支持使用类似于SQL的语言（称为HQL）来查询和分析数据。通过Hive，可以在Hadoop集群上创建一个临时表，然后使用INSERT INTO语句将数据从临时表导入到MySQL数据库中。

以下是一个使用Hive导入数据到MySQL的示例：

CREATE TABLE temp_table (col1 STRING, col2 INT, col3 DOUBLE) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA INPATH '/hadoop/data/file.csv' INTO TABLE temp_table;

INSERT INTO TABLE mysql_table SELECT * FROM temp_table;

2. 使用Sqoop进行数据导入：Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具。它支持将数据从关系型数据库导入到Hadoop中，并支持将Hadoop中的数据导出到关系型数据库中。通过Sqoop，可以简化导入和导出数据的过程。

以下是一个使用Sqoop将数据从Hadoop导入到MySQL的示例：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/db_name --username your_username --password your_password --table table_name --target-dir /hadoop/data/ --fields-terminated-by ','

3. 使用自定义编程语言：如果以上方法无法满足需求，还可以使用自定义编程语言（如Java、Python等）编写代码，通过Hadoop的API读取数据并将其导入到MySQL中。这种方法相对复杂，但也提供了更大的灵活性和自定义能力。

无论选择哪种方法，都需要确保MySQL数据库的连接参数正确，并且有足够的权限进行数据导入操作。另外，还需要注意数据类型的匹配和转换，以确保导入的数据符合MySQL表的定义和要求。

在实际操作中，还可以根据具体的场景和需求进行进一步的调优和优化，例如使用并行处理来加快数据导入速度，或者使用索引和分区等技术来提高查询性能。

综上所述，将Hadoop中的数据导入到MySQL中可以通过使用Hive、Sqoop或自定义编程语言等方法来实现。根据具体情况选择合适的方法，并进行适当的调优和优化，可以有效地实现数据的传输和处理。