数据清洗和标准化：首先将不同数据源中的数据进行清洗和标准化，确保数据格式一致，并消除重复数据和错误数据。
数据集成：将清洗后的数据集成到Hadoop平台中，可以使用Sqoop工具将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以使用Flume工具实时采集数据流入Hadoop中。
数据存储：将不同数据源的数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，以便后续的分析处理。
数据处理：使用Hadoop生态系统中的工具，如MapReduce、Hive、Spark等进行数据处理和分析，可以进行数据聚合、统计、挖掘等操作。
数据可视化：通过数据可视化工具如Tableau、PowerBI等将处理后的数据进行可视化展示，帮助用户更直观地了解数据分析结果。
数据安全：在数据融合和分析过程中，要确保数据的安全性，可以采用权限控制、加密等手段保护数据的机密性和完整性。
