Hadoop處理數據的方式主要包括以下幾種：
MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 中最典型的數據處理框架，它包括兩個主要階段，即 Map 階段和 Reduce 階段。在 Map 階段，數據被切分成若干個小塊，并由不同的節點并行處理；在 Reduce 階段，將 Map 階段輸出的結果進行匯總和整合。通過 MapReduce 框架，用戶可以方便地進行大規模數據的分析和處理。
HDFS：HDFS 是 Hadoop 分布式文件系統，用于存儲和管理大規模數據。HDFS 將數據切分成多個塊，并在集群中的不同節點上進行存儲和備份，以保證數據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度。通過 YARN，用戶可以提交和管理各種類型的作業，如 MapReduce 作業、Spark 作業等。
Hive：Hive 是 Hadoop 生態系統中的數據倉庫工具，支持類似 SQL 的查詢語言，可以方便地進行數據的查詢和分析。
Spark：Spark 是 Hadoop 生態系統中的另一個數據處理框架，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 進行復雜的數據處理和分析任務。
