在Debian系统上使用Hadoop进行数据清洗通常涉及以下步骤：
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数据导入：首先，需要将数据导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。可以使用hadoop fs -put命令将本地文件上传到HDFS。
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数据清洗：数据清洗可以在MapReduce框架中进行。以下是一个简单的MapReduce示例，用于数据清洗：
- Mapper：读取输入数据，进行初步处理，如分割字段、去除空值等。
- Reducer：对Mapper输出的数据进行进一步处理，如合并相同键的数据、纠正错误等。
- 使用工具进行数据清洗：
- Pandas：适用于Python的数据分析库，可以方便地进行数据清洗和预处理。
- Scikit-learn：提供了多种数据预处理工具，如处理缺失值、异常值等。
- 数据存储：清洗后的数据可以存储回HDFS，或者导出到其他系统进行进一步分析。
请注意，具体的清洗步骤和方法可能会根据实际的数据集和业务需求有所不同。