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Hadoop 可以處理零售庫存數據的方式如下：
數據采集：首先，需要從各種數據源（如POS系統、庫存管理系統、銷售系統等）中采集庫存數據。這些數據可能以不同的格式和結構存在，需要進行數據清洗和轉換，以便能夠在Hadoop平臺上進行處理。
數據存儲：采集到的庫存數據可以存儲在Hadoop分布式文件系統（HDFS）中，或者存儲在Hadoop支持的數據庫中（如HBase）。這樣可以確保數據的可靠性和持久性。
數據處理：一旦數據存儲在Hadoop中，就可以使用Hadoop的分布式計算框架（如MapReduce、Spark）進行數據處理和分析。可以進行一些常見的數據分析任務，如庫存量預測、庫存周轉率分析、庫存風險管理等。
數據可視化：最后，可以使用數據可視化工具（如Tableau、PowerBI）將處理過的數據進行可視化展示，以便業務人員能夠更直觀地了解庫存情況，并做出相應的決策。
總的來說，Hadoop可以幫助零售企業更好地管理和分析庫存數據，從而提升庫存管理的效率和效果。
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