Bokeh是一個用于生成交互式數據可視化的Python庫，而Hadoop是一個用于存儲和處理大規模數據的分布式計算框架。要將Bokeh與Hadoop集成使用，可以按以下步驟進行：
數據準備：首先，需要將要可視化的數據存儲在Hadoop集群中。可以使用Hadoop的文件系統（HDFS）或將數據存儲在Hadoop支持的數據庫中。
數據處理：使用Hadoop的MapReduce或Spark等工具對數據進行處理和計算，以便生成可視化所需的數據。
數據傳輸：將處理后的數據傳輸到Python環境中，可以使用Hadoop提供的API或工具將數據導出到本地或其他數據存儲中。
可視化：使用Bokeh庫創建交互式數據可視化圖表和圖形。Bokeh提供了豐富的功能和工具，可以輕松地將數據呈現為各種形式的圖表，如折線圖、散點圖、熱圖等。
部署：將生成的可視化圖表部署到web應用中，以便用戶可以通過瀏覽器訪問和交互。可以使用Bokeh Server將可視化應用程序部署到服務器上。
通過將Bokeh與Hadoop集成使用，用戶可以利用Hadoop的大數據處理能力和Bokeh的數據可視化功能，創建出強大而具有交互性的數據可視化應用程序。
