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Hadoop可以通過MapReduce作業來進行數據清洗。以下是一些常見的數據清洗操作：
數據去重：利用MapReduce作業，將數據按照某一列進行分組，然后在Reduce階段去除重復的數據。
缺失值處理：在Map階段，可以將缺失值替換為特定的值，或者將包含缺失值的記錄過濾掉。
數據格式轉換：在Map階段，可以將不同格式的數據轉換成統一的格式，例如將日期格式統一為yyyy-mm-dd。
數據標準化：對不同單位的數據進行單位轉換，或者對數值進行比例縮放等操作。
數據篩選：根據特定條件過濾掉不符合要求的數據。
通過編寫MapReduce作業來實現這些數據清洗操作，可以有效地處理大規模的數據集，并提高數據質量和可用性。
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