Hadoop处理数据的方式主要包括以下几种：
MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 中最典型的数据处理框架，它包括两个主要阶段，即 Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，数据被切分成若干个小块，并由不同的节点并行处理；在 Reduce 阶段，将 Map 阶段输出的结果进行汇总和整合。通过 MapReduce 框架，用户可以方便地进行大规模数据的分析和处理。
HDFS：HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据。HDFS 将数据切分成多个块，并在集群中的不同节点上进行存储和备份，以保证数据的高可靠性和高可用性。
YARN：YARN 是 Hadoop 的资源管理框架，负责集群资源的分配和任务调度。通过 YARN，用户可以提交和管理各种类型的作业，如 MapReduce 作业、Spark 作业等。
Hive：Hive 是 Hadoop 生态系统中的数据仓库工具，支持类似 SQL 的查询语言，可以方便地进行数据的查询和分析。
Spark：Spark 是 Hadoop 生态系统中的另一个数据处理框架，相比 MapReduce 具有更快的计算速度和更强的扩展性。用户可以使用 Spark 进行复杂的数据处理和分析任务。