Hadoop可以处理海量文本数据通过其分布式计算和存储的能力。具体来说，Hadoop通过将大文本文件分割成多个小文件，并将这些文件存储在多个计算节点上进行处理。每个节点可以同时处理多个文件，从而实现并行计算和处理海量文本数据。
Hadoop还能够利用其MapReduce框架对文本数据进行分析、处理和计算。MapReduce框架通过将数据分割成小的数据块，然后在多个计算节点上并行处理这些数据块，最后将结果整合在一起。这种并行计算的方式能够大大加快处理海量文本数据的速度。
此外，Hadoop还支持使用Hive、Spark、Pig等工具进行数据处理和分析，这些工具提供了更高级的数据处理功能，能够更方便地处理海量文本数据。通过这些工具，用户可以进行各种复杂的数据操作和分析，从而更好地利用海量文本数据。
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