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Hadoop是一個開源的大數據處理框架，可以用來處理各種類型的數據，包括交通擁堵數據。以下是Hadoop處理交通擁堵數據的一般步驟：
數據采集：首先需要采集交通擁堵數據，可以通過傳感器、攝像頭、GPS等方式獲取實時的交通數據。
數據清洗：采集到的數據可能存在噪音和錯誤，需要進行清洗和處理，包括去除重復數據、填充缺失值等。
數據存儲：將清洗后的數據存儲到Hadoop分布式文件系統（HDFS）中，以便后續進行分析和處理。
數據處理和分析：利用Hadoop提供的MapReduce等計算框架進行數據處理和分析，可以通過編寫MapReduce程序或使用Hive、Pig等工具進行數據處理和查詢。
可視化展示：最后將處理后的數據可視化展示，可以使用工具如Tableau、PowerBI等進行數據可視化，以便更直觀地展示交通擁堵情況。
通過以上步驟，可以利用Hadoop處理交通擁堵數據，分析交通狀況，提供決策支持和改善交通管理。
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