Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理海量数据。Hadoop通过将数据分散存储在多个节点上，并在集群中运行并行计算任务来处理海量数据。以下是Hadoop处理海量数据的一般步骤：

数据存储：Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储数据。数据被分成块并分布在集群中的多个节点上，实现数据的分布式存储和冗余备份。

数据处理：Hadoop使用MapReduce编程模型来处理数据。MapReduce将数据分成小块，并在集群中并行处理这些数据块。MapReduce包括两个阶段：Map阶段用于处理数据块并产生中间结果，Reduce阶段用于将中间结果合并并生成最终结果。

任务调度：Hadoop使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）来管理集群资源和调度任务。YARN能够动态分配资源给不同的任务，并确保任务能够在集群中高效地运行。

容错处理：Hadoop具有高度容错性，能够在节点故障时自动重新分配任务，并确保计算过程不受影响。

总的来说，Hadoop通过将数据分布式存储和并行处理来处理海量数据，同时具有高度容错性和可伸缩性，使得它成为处理大规模数据的理想工具。