Hadoop处理MySQL数据时可能会遇到多个性能瓶颈，主要包括以下几个方面：
- 数据导入速度慢：将MySQL中的数据导入Hadoop需要经过抽取、转换和装载（ETL）的过程。如果数据量较大，ETL过程可能会耗费较长时间，导致性能瓶颈。为了提高数据导入速度，可以考虑优化ETL流程、使用更高效的数据处理工具或并行处理数据。
- MapReduce计算效率低：Hadoop采用MapReduce模型进行批处理计算。对于MySQL数据，如果需要进行复杂的查询和数据分析，MapReduce的计算效率可能会受到影响。为了提高计算效率，可以考虑优化查询语句、减少数据量、使用更高效的算法或并行处理数据。
- 数据存储成本高：Hadoop使用HDFS（Hadoop Distributed File System）进行数据存储，而HDFS的存储成本相对较高。如果MySQL中的数据量较大，导入Hadoop后可能会导致存储成本增加。为了降低存储成本，可以考虑对数据进行压缩、使用更高效的存储格式或定期清理不再需要的数据。
- 数据倾斜问题：在Hadoop处理数据时，可能会出现数据倾斜的问题，即部分节点处理的数据量远大于其他节点，导致整体计算效率下降。为了解决数据倾斜问题，可以考虑对数据进行重新分区、增加节点或优化算法。
- 网络带宽限制：Hadoop集群中的各个节点之间需要进行数据传输，而网络带宽的限制可能会影响数据传输速度。为了提高数据传输速度，可以考虑优化网络架构、增加带宽或使用更高效的数据传输协议。
综上所述，Hadoop处理MySQL数据时可能会遇到多个性能瓶颈，需要针对具体问题进行优化和改进。