Hadoop可以处理建筑规划数据通过以下步骤：
收集数据：首先，建筑规划数据需要被收集和导入到Hadoop集群中。这可以通过将数据文件上传至Hadoop分布式文件系统（HDFS）或通过使用Hadoop的数据导入工具来实现。
存储数据：一旦数据被导入到Hadoop集群中，它将被存储在HDFS中，并且会被Hadoop的分布式存储系统进行复制以确保数据的高可靠性和可用性。
处理数据：建筑规划数据可以通过Hadoop的分布式计算框架MapReduce进行处理。MapReduce可以帮助用户在Hadoop集群上并行处理大规模数据集，实现数据的清洗、转换、分析和计算等操作。
分析数据：一旦数据被处理完毕，用户可以使用Hadoop的数据分析工具，比如Apache Hive、Apache Pig和Apache Spark等，对建筑规划数据进行进一步的分析和挖掘，以获得更深层次的洞察和见解。
可视化数据：最后，用户可以使用数据可视化工具，比如Tableau、PowerBI等，将分析结果以易于理解和呈现的方式展示出来，帮助用户更好地理解建筑规划数据并做出相应的决策。
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