Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据集的开源框架。它的数据存储和访问方式与传统的关系型数据库系统有很大的不同。在Hadoop中，数据被分散存储在多个计算机集群上，并通过分布式文件系统进行管理。以下是Hadoop的数据存储和访问方式的详细说明：
1. 分布式文件系统：
Hadoop使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其主要的存储系统。HDFS将大数据集分割成块，并将这些块存储在集群中的多个计算机上。这种分布式存储方式使得Hadoop能够处理大规模数据集，而不需要依赖单个计算机的存储能力。
2. 数据冗余：
为了保证数据的可靠性和高可用性，Hadoop对数据进行冗余存储。每个数据块都会被复制多次，并分布在不同的计算机上。如果某个计算机发生故障，系统可以从其他副本中恢复数据，确保数据不会丢失。
3. 分布式计算：
Hadoop使用MapReduce算法进行分布式计算。该算法将计算任务分解成多个子任务，并在多个计算机上并发执行。每个计算机只处理部分数据，然后将计算结果合并起来。这种分布式计算方式使得Hadoop能够高效地处理大规模数据集。
4. 数据局部性：
Hadoop通过将计算任务分配给存储节点附近的计算节点来提高计算性能。这种数据局部性的原理是，计算节点可以直接读取存储节点上的数据，而不需要通过网络传输。这样可以减少数据传输的开销，提高计算的效率。
总结起来，Hadoop的数据存储和访问方式具有分布式文件系统、数据冗余、分布式计算和数据局部性等特点。它能够有效地存储和处理大规模数据集，适用于各种需要处理海量数据的应用场景。