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Hadoop可以處理服務投訴數據通過以下步驟：
數據采集：首先，需要將服務投訴數據從不同的數據源中采集和收集起來。這可能涉及到從數據庫、日志文件、API接口等不同來源獲取數據。
數據清洗：接下來，需要對采集到的數據進行清洗和轉換，以確保數據的完整性和準確性。這可能包括去重、去噪聲、格式化等處理。
數據存儲：清洗后的數據可以存儲在Hadoop的分布式文件系統（HDFS）中，以便后續處理和分析。
數據處理：利用Hadoop的MapReduce或Spark等分布式計算框架，對服務投訴數據進行處理和分析。可以通過編寫MapReduce任務或Spark作業來實現不同的數據分析需求，比如統計投訴數量、分析投訴趨勢、識別常見問題等。
數據可視化：最后，可以使用數據可視化工具（如Tableau、Power BI等）將處理后的數據進行可視化展示，以幫助業務用戶更直觀地理解和分析投訴數據。
總的來說，Hadoop可以幫助處理大規模的服務投訴數據，提供數據存儲、處理和分析的能力，從而幫助企業更好地理解用戶需求和改進服務質量。
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