Hadoop可以通过以下步骤处理航空航班数据：
数据采集：首先需要从航空公司或其他数据提供商处获取航空航班数据，可以是航班计划、实际飞行数据、乘客信息等。
数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、数据格式转换等操作，以确保数据的质量和准确性。
数据存储：将清洗后的数据存储到Hadoop集群中的HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，以便后续的处理和分析。
数据处理：利用Hadoop提供的分布式计算框架（如MapReduce、Spark）对航班数据进行处理和分析，可以进行数据聚合、统计、关联等操作，以发现数据中的模式和规律。
数据可视化：最后，可以利用数据可视化工具（如Tableau、PowerBI）对处理后的数据进行可视化展示，帮助用户更直观地理解航空航班数据的特征和趋势。
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