hadoop数据清洗

Hadoop数据清洗是指使用Hadoop生态系统中的各种工具和技术，对海量数据进行处理、过滤、转换等操作，以达到清洗数据的目的。通常，数据清洗包括以下几个步骤：
1. 数据采集：从各种不同的数据源收集数据，比如文本文件、日志、数据库等。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行初步处理，比如去除无用的字符、过滤噪音、转换格式等。
3. 数据清洗：在数据预处理的基础上，进一步对数据进行筛选、过滤、去重等操作，以保证数据的准确性和完整性。
4. 数据转换：将清洗后的数据转换为需要的格式，比如XML、JSON等。
5. 数据存储：将转换后的数据存储到Hadoop生态系统中的分布式存储系统中，比如HDFS。