Hadoop 并不使用傳統的關系型數據庫作為其存儲引擎。相反，Hadoop 使用分布式文件系統(Hadoop Distributed File System，HDFS)來存儲數據。HDFS 是 Hadoop 的核心組件之一，專為處理大規模數據集而設計。

　　HDFS 是一種分布式文件系統，它將數據分散存儲在 Hadoop 集群中的多個節點上。數據被分割成塊，并復制到不同的節點上，以提供數據冗余和容錯性。這種分布式存儲模型使得 Hadoop 能夠處理大規模數據集，并提供高吞吐量的數據訪問。

     雖然 Hadoop 不使用傳統的關系型數據庫作為存儲引擎，但它可以與其他數據庫進行集成。例如，可以使用 Apache Hive 或 Apache HBase 來在 Hadoop 上執行類似于 SQL 查詢的操作。

     Apache Hive 是一個基于 Hadoop 的數據倉庫基礎架構，它提供了一種類似于 SQL 的查詢語言(HiveQL)來對存儲在 HDFS 上的數據進行查詢和分析。Hive 可以將查詢轉換為 MapReduce 任務來執行，并將結果存儲在 HDFS 中。

　　Apache HBase 是一個分布式、可擴展的列式數據庫，它運行在 Hadoop 上，并提供對大規模數據集的隨機實時讀寫訪問。HBase 使用 HDFS 作為其底層存儲，并通過 Hadoop 的分布式計算能力來處理數據。

　　除了 Hive 和 HBase，還有其他一些基于 Hadoop 的數據庫和工具可供選擇，以根據具體的數據處理需求進行存儲和分析。這些選擇可以根據數據的結構、訪問模式和性能需求進行評估和調整。