Hadoop處理數(shù)據(jù)的方式主要包括以下幾種：
MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 中最典型的數(shù)據(jù)處理框架，它包括兩個主要階段，即 Map 階段和 Reduce 階段。在 Map 階段，數(shù)據(jù)被切分成若干個小塊，并由不同的節(jié)點并行處理；在 Reduce 階段，將 Map 階段輸出的結(jié)果進行匯總和整合。通過 MapReduce 框架，用戶可以方便地進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和處理。
HDFS：HDFS 是 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)，用于存儲和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)。HDFS 將數(shù)據(jù)切分成多個塊，并在集群中的不同節(jié)點上進行存儲和備份，以保證數(shù)據(jù)的高可靠性和高可用性。
YARN：YARN 是 Hadoop 的資源管理框架，負責集群資源的分配和任務調(diào)度。通過 YARN，用戶可以提交和管理各種類型的作業(yè)，如 MapReduce 作業(yè)、Spark 作業(yè)等。
Hive：Hive 是 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉庫工具，支持類似 SQL 的查詢語言，可以方便地進行數(shù)據(jù)的查詢和分析。
Spark：Spark 是 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的另一個數(shù)據(jù)處理框架，相比 MapReduce 具有更快的計算速度和更強的擴展性。用戶可以使用 Spark 進行復雜的數(shù)據(jù)處理和分析任務。
