Hadoop 是一个用于分布式存储和处理大规模数据集的开源软件框架，它本身并不提供机器学习模型训练的功能，但可以作为机器学习模型训练的基础架构之一。在 Hadoop 上进行机器学习模型训练通常会结合其他机器学习框架或工具，比如 Apache Spark、TensorFlow 等。以下是一些在 Hadoop 上进行机器学习模型训练的方法：

使用 Apache Spark：Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用计算引擎，它提供了机器学习库 MLlib，可以在 Hadoop 集群上进行机器学习模型训练。用户可以使用 Spark 的 API 和工具来加载、处理和训练数据，并构建机器学习模型。

使用 TensorFlow on Hadoop：TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，可以在 Hadoop 集群上进行分布式深度学习模型训练。用户可以使用 TensorFlow 的分布式训练功能，将模型训练任务分布式地运行在 Hadoop 集群上。

使用其他机器学习框架：除了 Spark 和 TensorFlow，还有其他机器学习框架可以在 Hadoop 上进行模型训练，比如 H2O、Mahout 等。用户可以根据自己的需求选择适合的框架来进行机器学习模型训练。

总的来说，使用 Hadoop 进行机器学习模型训练需要结合其他机器学习框架或工具，利用 Hadoop 的分布式计算能力来加速模型训练过程，从而处理大规模数据集并构建高性能的机器学习模型。