Hadoop 是一個開源的分布式數據處理框架，旨在解決大規模數據存儲和處理的問題。具體來說，Hadoop 主要用于解決以下幾個問題：

　　大規模數據存儲：Hadoop 提供了 Hadoop Distributed File System(HDFS)，它是一個可擴展的、容錯性強的分布式文件系統，能夠存儲海量數據。HDFS 將數據切分成塊，并將這些塊分布在集群中的多個節點上，實現了數據的分布式存儲和高可靠性。

　　大規模數據處理：Hadoop 提供了 MapReduce 編程模型，用于分布式計算和處理大規模數據集。MapReduce 將計算任務分解為 Map 和 Reduce 兩個階段，并在集群中的多個節點上并行執行。這種并行處理方式充分利用了集群中的計算資源，實現了高性能的數據處理和分析。

　　容錯性和高可用性：Hadoop 的分布式架構和數據冗余備份機制保證了數據的容錯性和高可用性。HDFS 將數據塊復制到不同的節點上，即使某個節點發生故障，數據仍然可用。此外，Hadoop 還具有故障檢測和自動恢復機制，可以自動處理節點故障，并重新分配任務以保持系統的穩定性。

　　擴展性和彈性：Hadoop 的分布式架構允許系統根據需求進行水平擴展。通過添加更多的節點，可以擴大集群的存儲容量和計算能力。Hadoop 還支持動態添加和移除節點，以實現彈性的資源管理和負載均衡。

　　多種數據處理模式：Hadoop 不僅支持批處理作業，還支持流式處理、實時處理和交互式查詢等多種數據處理模式。除了傳統的 MapReduce，Hadoop 生態系統中還涌現了許多其他的框架和工具，如 Apache Spark、Apache Flink、Apache Hive 等，提供了更多靈活性和功能選擇。

　　綜上所述，Hadoop 解決了大規模數據存儲和處理的挑戰，提供了分布式存儲、并行計算、容錯性和高可用性等特性，使得企業和組織能夠高效地處理海量的結構化和非結構化數據。