Hadoop可以处理电信通话数据的方式如下：
数据采集：首先，需要从电信公司收集通话数据，这些数据可以包括通话记录、通话时长、呼叫时间等信息。
数据清洗：接下来，需要对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、修复缺失值、处理异常值等，确保数据的准确性和完整性。
数据存储：将清洗过的数据存储在Hadoop分布式存储系统中，如HDFS（Hadoop Distributed File System）或HBase（Hadoop数据库）中。
数据处理：利用Hadoop的MapReduce或Spark等计算框架，对存储在Hadoop中的数据进行处理和分析，可以进行通话时长统计、通话频率分析、用户通话模式分析等。
数据挖掘：通过数据挖掘技术，挖掘出通话数据中的潜在规律和趋势，为电信公司提供更深入的洞察和决策支持。
总的来说，Hadoop可以帮助电信公司高效地处理大规模的通话数据，并从中获取有价值的信息和见解。
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