在流式计算中，数据的清洗和过滤非常重要，可以通过以下几个步骤来实现：
数据清洗：首先需要对接收到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。这可以通过编写清洗规则的代码来实现，例如使用Python中的Pandas库进行数据清洗操作。
数据过滤：在流式计算中，有时候需要过滤掉一些不需要的数据，例如异常数据、噪声数据等。可以根据业务需求编写过滤规则，例如只保留特定范围内的数据，或者排除特定条件下的数据。
实时处理：流式计算要求对数据进行实时处理，因此清洗和过滤操作需要尽可能地高效。可以利用流式计算框架如Apache Flink、Apache Storm等来实现实时的数据处理和过滤。
具体的方法和实现方式会根据具体的业务场景和数据特点而有所不同。例如，如果是处理传感器数据流，可能需要根据传感器类型和位置编写不同的清洗和过滤规则；如果是处理交易数据流，可能需要根据交易类型和金额大小编写不同的规则。
总之，流式计算中的数据清洗和过滤是非常重要的环节，需要根据实际情况进行合理的规划和实施。
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