Hadoop实现数据共享主要通过以下两种方式：
HDFS（Hadoop分布式文件系统）：Hadoop的基础架构是基于HDFS，它是一个分布式文件系统，可以存储大规模数据并实现数据共享。HDFS将数据划分成多个块，并在集群中的多个节点上进行存储和备份，确保数据的高可靠性和可用性。通过HDFS，不同的应用程序可以同时访问和处理存储在Hadoop集群中的数据，实现数据共享。
MapReduce：Hadoop的MapReduce框架是用来处理大规模数据的计算框架，它可以将数据分布式并行处理，并将计算结果汇总到一个中心节点。通过MapReduce，不同的用户和应用程序可以共享Hadoop集群上的计算资源，实现数据处理和分析的共享。
总之，Hadoop通过HDFS和MapReduce两个核心组件实现数据的存储和处理共享，使得不同的用户和应用程序可以共享Hadoop集群上的数据和计算资源。
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