Hadoop主要通過分布式文件系統（HDFS）來存儲數據。HDFS將大文件拆分成多個塊，并將這些塊分散存儲在多個計算節(jié)點上。每個塊都會復制多個副本，以提高數據的容錯性和可靠性。
具體存儲過程如下：
數據拆分：Hadoop會將大文件切分成多個數據塊，通常大小為128MB（可配置）。
數據復制：Hadoop會將每個數據塊復制到多個計算節(jié)點上，通常默認為3個副本。這些副本通常會存儲在不同的機架上，以提高數據的容錯性和可靠性。
數據存儲：復制的數據塊會按照一定的策略存儲在各個計算節(jié)點上的本地磁盤上。每個計算節(jié)點都會有一個數據節(jié)點（DataNode）來負責存儲和管理數據塊。
數據訪問：用戶可以通過Hadoop的分布式計算框架（如MapReduce）來訪問和處理存儲在HDFS上的數據。Hadoop會根據數據的位置信息，將計算任務分發(fā)給存儲相應數據塊的計算節(jié)點上的任務節(jié)點（TaskTracker）來執(zhí)行。
總結起來，Hadoop通過將大文件拆分成多個數據塊，并將這些數據塊復制到多個計算節(jié)點上的本地磁盤上，實現了分布式的數據存儲和管理。這種分布式存儲方式具有高容錯性、高可靠性和高可擴展性的特點，適用于大規(guī)模數據的存儲和處理。
