构建一个基于Hadoop的药品大数据平台，需要经过以下几个步骤：
1. 数据收集：首先，我们需要从各种来源收集药品相关的数据。这些数据可能包括药品的生产、销售、使用情况等。这些数据可以通过API接口或者爬虫等方式获取。
2. 数据存储：收集到的数据需要存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。HDFS是一个高容错性的分布式文件系统，它可以处理大量的数据，并且可以自动进行数据备份和恢复。
3. 数据处理：在Hadoop平台上，我们可以使用MapReduce编程模型来处理数据。MapReduce是一种编程模型，它可以让开发者编写一次代码，就可以处理大规模的数据集。在MapReduce中，我们首先将数据分成多个小任务，然后由Hadoop集群中的多个节点并行处理这些任务。
4. 数据分析：在处理完数据后，我们可以使用Hadoop提供的分析工具，如Hive和Pig，来进行数据分析。Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它可以方便地进行数据查询和统计分析。Pig是一个用于大规模数据分析的编程语言，它可以处理复杂的数据挖掘任务。
5. 数据可视化：最后，我们可以使用Hadoop提供的可视化工具，如HBase和HiveQL，来将分析结果以图表的形式展示出来。这样，我们就可以直观地看到药品的使用情况、销售情况等信息。
通过以上步骤，我们可以构建一个基于Hadoop的药品大数据平台，这个平台可以帮助我们更好地理解和分析药品市场，从而为药品的研发、生产和销售提供决策支持。
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