在Hadoop中，可以通过以下方式实现增删改查操作：
增加数据：可以使用Hadoop MapReduce编写一个作业，将新的数据写入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。该作业可以读取输入文件或者从关系型数据库中获取数据，并将新数据写入到HDFS中的一个文件或多个文件中。
删除数据：可以使用Hadoop的命令行工具或者API来删除HDFS中的文件或目录。使用命令行工具时，可以使用hadoop fs -rm命令删除文件或目录。使用API时，可以使用FileSystem.delete()方法来删除文件或目录。
修改数据：在Hadoop中，HDFS中的文件是不可修改的。如果需要修改数据，可以采用以下两种方式之一：
重新计算：可以使用Hadoop MapReduce编写一个作业，读取原始数据和修改的数据，对数据进行重新计算并生成新的结果。增量更新：可以将修改的数据写入到新的文件中，然后将新的文件合并或追加到原始数据文件中。查询数据：可以使用Hadoop的命令行工具或者API来查询HDFS中的文件。使用命令行工具时，可以使用hadoop fs -cat命令来查看文件内容。使用API时，可以使用FileSystem.open()方法打开文件，并使用BufferedReader等类来读取文件内容。
需要注意的是，Hadoop是一个分布式计算框架，它主要用于处理大规模数据集。因此，对于小规模的数据集和频繁变动的数据，可能不适合使用Hadoop。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的工具和技术来实现增删改查操作。
