Hadoop可以处理房产租赁数据通过以下步骤：
数据采集：首先需要从不同的数据源中采集房产租赁数据，包括房屋信息、租金、房东信息、租客信息等。
数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、修正错误数据、处理缺失值等。
数据存储：将清洗后的数据存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便后续处理。
数据处理：利用Hadoop生态系统中的工具，如MapReduce、Spark等，对房产租赁数据进行处理和分析。可以进行数据挖掘、建模、统计分析等操作。
数据可视化：最终可以将处理后的数据通过可视化工具展示出来，以便用户更直观地了解房产租赁数据的情况，并做出相应的决策。
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