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在Flume中，空值和缺失值通常會被忽略或視為無效數據。Flume的主要功能是收集和傳輸數據，而不是對數據進行處理或轉換。因此，對于實時數據流中的空值和缺失值，通常需要在數據的接收端或后續處理階段進行處理和清洗。
在處理實時數據流中的空值和缺失值時，可以使用一些常見的方法：
使用過濾器：在數據接收端或處理階段使用過濾器，將空值和缺失值篩選出來并進行處理。
使用默認值：可以在處理階段為空值和缺失值設置默認值，以確保數據的完整性和一致性。
數據清洗：通過數據清洗和轉換操作，可以刪除或填充空值和缺失值，使數據更加完整和準確。
總的來說，Flume本身并不提供處理空值和缺失值的功能，但可以通過在數據接收端或后續處理階段進行適當的處理來處理實時數據流中的空值和缺失值。
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