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Hadoop可以處理交通流量數據通過以下步驟：
數據收集：首先，交通流量數據需要被收集并存儲在Hadoop集群中。這些數據可以來自傳感器、監控攝像頭、GPS設備等多種來源。
數據清洗和處理：一旦數據被收集，就需要對其進行清洗和處理，以去除錯誤或冗余數據，并進行必要的格式轉換和轉換。這可以通過Hadoop的MapReduce作業來實現。
數據存儲：清洗和處理后的數據可以被存儲在Hadoop的分布式文件系統（HDFS）中，以便后續的分析和查詢。
數據分析：一旦數據存儲在HDFS中，可以使用Hadoop的分布式計算框架來進行數據分析。例如，可以使用MapReduce來計算交通流量的統計數據，如平均速度、擁堵程度等。
數據可視化：最后，可以使用數據可視化工具如Tableau或PowerBI來展示交通流量數據的分析結果，以幫助用戶更好地理解和利用這些數據。
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