Hadoop 是一个开源的分布式数据处理框架，旨在解决大规模数据存储和处理的问题。具体来说，Hadoop 主要用于解决以下几个问题：

　　大规模数据存储：Hadoop 提供了 Hadoop Distributed File System(HDFS)，它是一个可扩展的、容错性强的分布式文件系统，能够存储海量数据。HDFS 将数据切分成块，并将这些块分布在集群中的多个节点上，实现了数据的分布式存储和高可靠性。

　　大规模数据处理：Hadoop 提供了 MapReduce 编程模型，用于分布式计算和处理大规模数据集。MapReduce 将计算任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段，并在集群中的多个节点上并行执行。这种并行处理方式充分利用了集群中的计算资源，实现了高性能的数据处理和分析。

　　容错性和高可用性：Hadoop 的分布式架构和数据冗余备份机制保证了数据的容错性和高可用性。HDFS 将数据块复制到不同的节点上，即使某个节点发生故障，数据仍然可用。此外，Hadoop 还具有故障检测和自动恢复机制，可以自动处理节点故障，并重新分配任务以保持系统的稳定性。

　　扩展性和弹性：Hadoop 的分布式架构允许系统根据需求进行水平扩展。通过添加更多的节点，可以扩大集群的存储容量和计算能力。Hadoop 还支持动态添加和移除节点，以实现弹性的资源管理和负载均衡。

　　多种数据处理模式：Hadoop 不仅支持批处理作业，还支持流式处理、实时处理和交互式查询等多种数据处理模式。除了传统的 MapReduce，Hadoop 生态系统中还涌现了许多其他的框架和工具，如 Apache Spark、Apache Flink、Apache Hive 等，提供了更多灵活性和功能选择。

　　综上所述，Hadoop 解决了大规模数据存储和处理的挑战，提供了分布式存储、并行计算、容错性和高可用性等特性，使得企业和组织能够高效地处理海量的结构化和非结构化数据。