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Hadoop可以處理半結構化數據通過將數據存儲在Hadoop分布式文件系統（HDFS）中，并使用MapReduce或其他處理框架對數據進行分析和處理。半結構化數據通常指的是數據沒有明確定義的結構，例如JSON、XML、日志文件等格式的數據。在Hadoop中，可以使用工具和技術來處理這些半結構化數據，例如：
使用Hive：Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，可以通過類似SQL的查詢語言來處理半結構化數據。可以使用Hive來創建表、加載數據、運行查詢等操作。
使用Pig：Pig是一個數據流語言和執行框架，可以用來處理半結構化數據。Pig提供了一種簡單的方式來編寫數據轉換和分析腳本，可以通過Pig Latin語言來編寫數據處理邏輯。
使用Spark：Spark是一個高性能的分布式計算框架，可以處理結構化和半結構化數據。Spark提供了豐富的API和庫，可以用來處理各種類型的數據。
使用MapReduce：MapReduce是Hadoop的一個計算框架，可以用來處理大規模數據集。可以編寫MapReduce程序來處理半結構化數據，例如解析日志文件、提取關鍵信息等操作。
總的來說，Hadoop提供了多種工具和技術來處理半結構化數據，可以根據具體的需求選擇合適的工具和方法來處理數據。通過這些工具和技術，可以有效地處理和分析半結構化數據，并從中提取有用的信息和見解。
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