Hadoop可以处理体育训练数据通过以下步骤：
数据采集：首先需要收集体育训练数据，包括运动员的训练记录、健康数据、比赛成绩等信息。
数据清洗：对收集的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等操作，以保证数据的准确性和完整性。
数据存储：将清洗后的数据存储到Hadoop集群中的分布式文件系统（如HDFS）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或Spark）对体育训练数据进行处理和分析，可以进行数据挖掘、统计分析、模型建立等操作。
数据可视化：最后，可以利用可视化工具（如Tableau或PowerBI）对处理后的数据进行可视化展示，以便用户更直观地理解数据并做出相应的决策。
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