Hadoop数据库通过以下方式实现数据存储：
概述： HDFS是Hadoop的核心组件之一，负责在集群中存储大量数据。
工作原理：
特点：
作用： 用于加速MapReduce作业的执行，通过缓存频繁访问的数据到本地磁盘。
实现方式：
概述： HBase是一个建立在HDFS之上的分布式、可扩展、支持海量数据存储的非关系型数据库。
数据模型：
存储机制：
概述： Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供SQL查询功能。
存储方式：
Apache Cassandra： 一个高度可扩展的分布式NoSQL数据库，适用于需要高性能读写操作的场景。
Apache Hudi： 一个增量数据处理框架，支持对HDFS上的数据进行高效的更新、插入和删除操作。
Apache Iceberg： 另一个开源表格格式，提供了ACID事务、时间旅行查询等功能。
总之，Hadoop生态系统提供了多种灵活且强大的数据存储解决方案，可以根据具体需求选择合适的工具和技术。
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