Hadoop数据存储的过程通常包括以下步骤：

数据输入：首先，数据被输入到Hadoop集群中。这可能涉及从外部数据源（如数据库、日志文件、传感器数据等）中提取数据，并将其传输到Hadoop文件系统（HDFS）中。

数据存储：一旦数据被输入到Hadoop中，它将被存储在HDFS中。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它通过分布数据块存储在集群的多个节点上，提供高可靠性和可扩展性。

数据处理：一旦数据存储在HDFS中，可以使用Hadoop的MapReduce程序或其他处理引擎对数据进行处理和分析。这些处理过程可以涉及数据清洗、转换、聚合和计算等操作。

结果输出：处理完成后，结果数据可以被输出到HDFS中，也可以被导出到外部系统或存储中。这些结果数据可以用于生成报告、可视化、机器学习等应用。

总的来说，Hadoop数据存储的过程包括数据输入、存储、处理和输出，通过这些步骤可以实现大规模数据的存储、处理和分析。