Hadoop可以通过MapReduce作业来进行数据清洗。以下是一些常见的数据清洗操作：
数据去重：利用MapReduce作业，将数据按照某一列进行分组，然后在Reduce阶段去除重复的数据。
缺失值处理：在Map阶段，可以将缺失值替换为特定的值，或者将包含缺失值的记录过滤掉。
数据格式转换：在Map阶段，可以将不同格式的数据转换成统一的格式，例如将日期格式统一为yyyy-mm-dd。
数据标准化：对不同单位的数据进行单位转换，或者对数值进行比例缩放等操作。
数据筛选：根据特定条件过滤掉不符合要求的数据。
通过编写MapReduce作业来实现这些数据清洗操作，可以有效地处理大规模的数据集，并提高数据质量和可用性。
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