1. 數據清洗和標準化：首先將不同數據源中的數據進行清洗和標準化，確保數據格式一致，并消除重復數據和錯誤數據。
2. 數據集成：將清洗后的數據集成到Hadoop平臺中，可以使用Sqoop工具將關系型數據庫中的數據導入到Hadoop中，也可以使用Flume工具實時采集數據流入Hadoop中。
3. 數據存儲：將不同數據源的數據存儲到Hadoop分布式文件系統HDFS中，以便后續的分析處理。
4. 數據處理：使用Hadoop生態系統中的工具，如MapReduce、Hive、Spark等進行數據處理和分析，可以進行數據聚合、統計、挖掘等操作。
5. 數據可視化：通過數據可視化工具如Tableau、PowerBI等將處理后的數據進行可視化展示，幫助用戶更直觀地了解數據分析結果。
6. 數據安全：在數據融合和分析過程中，要確保數據的安全性，可以采用權限控制、加密等手段保護數據的機密性和完整性。
