Hadoop可以处理农业数据通过以下步骤：
数据采集：农业数据可以来自各种传感器、监控设备、无人机、卫星图像等渠道。这些数据可以包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。
数据存储：采集到的农业数据需要存储起来以便后续分析。Hadoop可以通过HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储大规模的数据。
数据处理：Hadoop可以通过MapReduce、Spark等计算框架进行数据处理和分析。可以对农业数据进行清洗、转换、聚合等操作，从而提取出有价值的信息。
数据分析：通过Hadoop的数据处理能力，可以对农业数据进行深入分析，例如预测作物产量、优化农业生产流程、识别土壤病害等。
可视化：最后，通过数据可视化工具，将分析结果呈现给农民、农业专家等相关人员，帮助他们更好地理解数据，并做出决策。
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