Hadoop可以处理交通流量数据通过以下步骤：
数据收集：首先，交通流量数据需要被收集并存储在Hadoop集群中。这些数据可以来自传感器、监控摄像头、GPS设备等多种来源。
数据清洗和处理：一旦数据被收集，就需要对其进行清洗和处理，以去除错误或冗余数据，并进行必要的格式转换和转换。这可以通过Hadoop的MapReduce作业来实现。
数据存储：清洗和处理后的数据可以被存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中，以便后续的分析和查询。
数据分析：一旦数据存储在HDFS中，可以使用Hadoop的分布式计算框架来进行数据分析。例如，可以使用MapReduce来计算交通流量的统计数据，如平均速度、拥堵程度等。
数据可视化：最后，可以使用数据可视化工具如Tableau或PowerBI来展示交通流量数据的分析结果，以帮助用户更好地理解和利用这些数据。
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