Bokeh是一个用于生成交互式数据可视化的Python库，而Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的分布式计算框架。要将Bokeh与Hadoop集成使用，可以按以下步骤进行：
数据准备：首先，需要将要可视化的数据存储在Hadoop集群中。可以使用Hadoop的文件系统（HDFS）或将数据存储在Hadoop支持的数据库中。
数据处理：使用Hadoop的MapReduce或Spark等工具对数据进行处理和计算，以便生成可视化所需的数据。
数据传输：将处理后的数据传输到Python环境中，可以使用Hadoop提供的API或工具将数据导出到本地或其他数据存储中。
可视化：使用Bokeh库创建交互式数据可视化图表和图形。Bokeh提供了丰富的功能和工具，可以轻松地将数据呈现为各种形式的图表，如折线图、散点图、热图等。
部署：将生成的可视化图表部署到web应用中，以便用户可以通过浏览器访问和交互。可以使用Bokeh Server将可视化应用程序部署到服务器上。
通过将Bokeh与Hadoop集成使用，用户可以利用Hadoop的大数据处理能力和Bokeh的数据可视化功能，创建出强大而具有交互性的数据可视化应用程序。