Hadoop 可以用于处理物流配送数据，通过以下方式：
数据存储：将物流配送数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，以便进行分布式存储和处理。
数据处理：使用Hadoop的分布式计算框架MapReduce来处理大规模的物流配送数据。通过编写Map和Reduce任务，可以对数据进行筛选、聚合、统计等操作。
数据分析：利用Hadoop的数据分析工具，如Hive、Pig和Spark等，对物流配送数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。
实时处理：结合Hadoop的实时数据处理组件如Kafka、Storm等，可以对实时产生的物流配送数据进行快速处理和分析，以及实时监控和调整物流配送过程。
总的来说，Hadoop可以帮助物流公司处理大规模的数据，优化物流配送流程，提高运输效率和降低成本。
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