Hadoop 并不使用传统的关系型数据库作为其存储引擎。相反，Hadoop 使用分布式文件系统(Hadoop Distributed File System，HDFS)来存储数据。HDFS 是 Hadoop 的核心组件之一，专为处理大规模数据集而设计。

　　HDFS 是一种分布式文件系统，它将数据分散存储在 Hadoop 集群中的多个节点上。数据被分割成块，并复制到不同的节点上，以提供数据冗余和容错性。这种分布式存储模型使得 Hadoop 能够处理大规模数据集，并提供高吞吐量的数据访问。

     虽然 Hadoop 不使用传统的关系型数据库作为存储引擎，但它可以与其他数据库进行集成。例如，可以使用 Apache Hive 或 Apache HBase 来在 Hadoop 上执行类似于 SQL 查询的操作。

     Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础架构，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言(HiveQL)来对存储在 HDFS 上的数据进行查询和分析。Hive 可以将查询转换为 MapReduce 任务来执行，并将结果存储在 HDFS 中。

　　Apache HBase 是一个分布式、可扩展的列式数据库，它运行在 Hadoop 上，并提供对大规模数据集的随机实时读写访问。HBase 使用 HDFS 作为其底层存储，并通过 Hadoop 的分布式计算能力来处理数据。

　　除了 Hive 和 HBase，还有其他一些基于 Hadoop 的数据库和工具可供选择，以根据具体的数据处理需求进行存储和分析。这些选择可以根据数据的结构、访问模式和性能需求进行评估和调整。