Hadoop可以通过MapReduce框架来处理旅游住宿数据。首先，将旅游住宿数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，然后编写MapReduce程序来处理数据。
在Map阶段，数据会被分块并由多个Mapper处理。Mapper会对数据进行处理和转换，然后将结果输出到临时文件中。在Reduce阶段，Reducer会对Mapper输出的结果进行聚合和整合，最终生成最终的结果。
在处理旅游住宿数据时，可以通过MapReduce程序来进行数据清洗、分析和挖掘，比如统计各地区的住宿数量、价格分布、客户评价等信息。通过Hadoop的并行计算能力和分布式存储，可以高效地处理大规模的旅游住宿数据，提供有价值的洞见和分析结果。
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