MySQL在Hadoop集群中的应用案例主要涉及到大数据处理和数据仓库的场景。以下是一些具体的应用案例：
- 数据仓库：在Hadoop集群中，MySQL可以数据仓库，用于存储和管理大量的结构化和非结构化数据。通过将MySQL与Hadoop集成，可以实现对数据的快速查询和分析，从而满足企业的数据需求。
- 大数据处理：MySQL可以与Hadoop集成，形成一个大数据处理平台。在这个平台上，MySQL可以作为数据源，为Hadoop提供数据输入。同时，Hadoop可以对数据进行分布式处理和分析，从而提高数据处理效率和准确性。
- 实时数据处理：通过将MySQL与Hadoop集成，可以实现对数据的实时处理和分析。例如，在金融、电商等领域，可以利用MySQL存储交易数据，然后利用Hadoop进行实时数据处理和分析，从而及时发现异常情况并采取相应措施。
- 数据迁移和同步：MySQL可以与Hadoop集成，实现数据的迁移和同步。例如，可以将MySQL中的历史数据迁移到Hadoop中，以便进行长期存储和深度分析。同时，也可以将Hadoop中的数据同步到MySQL中，以便进行快速查询和分析。
需要注意的是，在将MySQL应用于Hadoop集群时，需要考虑到数据的一致性、可用性和分区容错性等问题。因此，在设计系统时需要充分考虑这些因素，并采取相应的措施来保证系统的稳定性和可靠性。
此外，具体的实现方式可能会因不同的需求和场景而有所不同。例如，可以利用MySQL的分布式数据库解决方案如MySQL Cluster，或者利用第三方工具如Cloudera Manager等来实现MySQL与Hadoop的集成。
以上案例仅供参考，实际应用时需要根据具体需求和场景进行选择和调整。