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Hadoop可以處理建筑規劃數據通過以下步驟：
收集數據：首先，建筑規劃數據需要被收集和導入到Hadoop集群中。這可以通過將數據文件上傳至Hadoop分布式文件系統（HDFS）或通過使用Hadoop的數據導入工具來實現。
存儲數據：一旦數據被導入到Hadoop集群中，它將被存儲在HDFS中，并且會被Hadoop的分布式存儲系統進行復制以確保數據的高可靠性和可用性。
處理數據：建筑規劃數據可以通過Hadoop的分布式計算框架MapReduce進行處理。MapReduce可以幫助用戶在Hadoop集群上并行處理大規模數據集，實現數據的清洗、轉換、分析和計算等操作。
分析數據：一旦數據被處理完畢，用戶可以使用Hadoop的數據分析工具，比如Apache Hive、Apache Pig和Apache Spark等，對建筑規劃數據進行進一步的分析和挖掘，以獲得更深層次的洞察和見解。
可視化數據：最后，用戶可以使用數據可視化工具，比如Tableau、PowerBI等，將分析結果以易于理解和呈現的方式展示出來，幫助用戶更好地理解建筑規劃數據并做出相應的決策。
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