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Hadoop可以處理零售數據的方式如下：
數據存儲：Hadoop可以存儲大量的零售數據，包括銷售記錄、庫存信息、顧客信息等。這些數據可以以結構化、半結構化或非結構化的形式存儲在Hadoop的分布式文件系統中。
數據處理：Hadoop可以通過MapReduce等計算框架對零售數據進行處理和分析。例如，可以使用MapReduce來計算銷售額、利潤、庫存周轉率等指標，以及進行顧客行為分析、產品推薦等。
數據挖掘：Hadoop可以利用數據挖掘算法來發現零售數據中隱藏的模式和規律。通過對大量的零售數據進行挖掘，可以發現顧客購買偏好、銷售趨勢、市場細分等信息。
實時處理：Hadoop可以與實時處理框架如Spark、Flink等結合，實現對零售數據的實時處理和分析。例如，可以實時監控銷售數據、預測庫存需求、實時推薦產品等。
總之，Hadoop可以幫助零售企業管理和分析大量的數據，從而提升業務決策的效率和準確性。
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