在Debian上，Hadoop的主要数据存储方式是通过其分布式文件系统（HDFS）来实现的。HDFS是Hadoop的核心组件之一，负责在多个节点上存储和管理大规模数据集。以下是Hadoop在Debian上的数据存储方式和相关组件的详细信息：
HDFS（Hadoop Distributed File System）
- 分布式存储：HDFS将文件切分为多个数据块，并将这些数据块分布在多个节点上，以实现数据的并行处理和存储。
- 数据块与分片存储：HDFS将大文件分成多个块，每个块存储在不同的机器上，这样可以加快数据的并行读取速度。
- 冗余备份与容错性：为了避免数据丢失，HDFS会对重要数据进行多副本备份，并存储在不同的节点上，以提高数据的可靠性。
Hadoop生态系统中的其他存储和计算组件
- YARN (Yet Another Resource Negotiator)：负责资源管理和作业调度，管理集群资源并分配任务。
- MapReduce：一个分布式计算模型，分为Map（数据过滤/转换）和Reduce（数据聚合）两个阶段，用于处理大规模数据集。
- Hive：一个数据仓库工具，支持SQL-like查询（HiveQL），转换为MapReduce/Tez作业，适合离线批处理。
- HBase：一个分布式NoSQL数据库，基于HDFS存储，支持实时读写，适合稀疏数据和高并发访问。
- ZooKeeper：提供分布式协调服务，管理配置、命名、分布式锁等，保障集群一致性。
以上信息提供了在Debian上Hadoop的数据存储方式和相关组件的概览，具体配置和使用时需要参考官方文档和根据实际情况进行调整。