Hadoop數據存儲的過程通常包括以下步驟：
數據輸入：首先，數據被輸入到Hadoop集群中。這可能涉及從外部數據源（如數據庫、日志文件、傳感器數據等）中提取數據，并將其傳輸到Hadoop文件系統（HDFS）中。
數據存儲：一旦數據被輸入到Hadoop中，它將被存儲在HDFS中。HDFS是Hadoop的分布式文件系統，它通過分布數據塊存儲在集群的多個節點上，提供高可靠性和可擴展性。
數據處理：一旦數據存儲在HDFS中，可以使用Hadoop的MapReduce程序或其他處理引擎對數據進行處理和分析。這些處理過程可以涉及數據清洗、轉換、聚合和計算等操作。
結果輸出：處理完成后，結果數據可以被輸出到HDFS中，也可以被導出到外部系統或存儲中。這些結果數據可以用于生成報告、可視化、機器學習等應用。
總的來說，Hadoop數據存儲的過程包括數據輸入、存儲、處理和輸出，通過這些步驟可以實現大規模數據的存儲、處理和分析。
