在进行大数据分析之前，需要对数据进行预处理和清洗。数据预处理主要包括数据筛选、数据转换、数据标准化等，使数据符合分析要求和规范。数据清洗主要包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，保证数据的准确性和质量。
分布式数据处理框架
由于大数据规模庞大，传统的单机处理方式无法满足需求，因此需要使用分布式数据处理框架进行高效处理。分布式数据处理框架可以将大规模数据分散到多个节点进行处理，提高处理效率和可靠性。常见的分布式数据处理框架包括Hadoop、Spark等。
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