Hadoop主要通过分布式文件系统（HDFS）来存储数据。HDFS将大文件拆分成多个块，并将这些块分散存储在多个计算节点上。每个块都会复制多个副本，以提高数据的容错性和可靠性。

具体存储过程如下：

数据拆分：Hadoop会将大文件切分成多个数据块，通常大小为128MB（可配置）。

数据复制：Hadoop会将每个数据块复制到多个计算节点上，通常默认为3个副本。这些副本通常会存储在不同的机架上，以提高数据的容错性和可靠性。

数据存储：复制的数据块会按照一定的策略存储在各个计算节点上的本地磁盘上。每个计算节点都会有一个数据节点（DataNode）来负责存储和管理数据块。

数据访问：用户可以通过Hadoop的分布式计算框架（如MapReduce）来访问和处理存储在HDFS上的数据。Hadoop会根据数据的位置信息，将计算任务分发给存储相应数据块的计算节点上的任务节点（TaskTracker）来执行。

总结起来，Hadoop通过将大文件拆分成多个数据块，并将这些数据块复制到多个计算节点上的本地磁盘上，实现了分布式的数据存储和管理。这种分布式存储方式具有高容错性、高可靠性和高可扩展性的特点，适用于大规模数据的存储和处理。