Hadoop是一個開源的分布式計算框架，它可以處理大規模數據集并能夠在通常由計算機集群或者計算機網絡上的數千臺計算機上并行運行。Hadoop的設計初衷是為了解決大規模數據處理和分析的問題，它采用了分布式存儲和計算的方式，能夠快速有效地處理大量數據，并具備良好的擴展性和容錯性。

Hadoop的核心由兩大部分組成，分別是Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，簡稱HDFS）和Hadoop分布式計算框架（Hadoop MapReduce）。

1. Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，簡稱HDFS）：
   HDFS是Hadoop的存儲系統，它被設計用于支持大規模數據集的存儲和處理。HDFS采用了分布式存儲的方式，將數據劃分成多個數據塊，并通過數據冗余和數據分布在整個集群的方式，實現了高可靠性的數據存儲。HDFS采用主從結構，包含一個NameNode和多個DataNode，NameNode負責管理文件系統的命名空間和存儲元數據，DataNode負責存儲和管理實際的數據塊。HDFS支持高吞吐量的數據訪問，適合用于海量數據存儲和批量數據處理。
2. Hadoop分布式計算框架（Hadoop MapReduce）：
   Hadoop MapReduce是Hadoop的計算框架，它采用了MapReduce并行計算模型，用于處理和分析存儲在HDFS中的大規模數據集。MapReduce將計算任務劃分為兩個階段：Map（映射）階段和Reduce（歸約）階段。在Map階段中，數據被劃分為多個小的數據塊，分布式地進行分析和處理，并生成中間結果；在Reduce階段中，中間結果被整合和歸約，生成最終的結果。MapReduce框架能夠自動將計算任務并行分散到整個集群中的多個計算節點上進行處理，并在計算節點間進行數據的交換和傳輸。通過MapReduce的并行計算能力，Hadoop可以實現高效的大規模數據處理和分析，例如數據清洗、數據挖掘和機器學習等。

除了這兩個核心組件，Hadoop還包含了一些輔助工具和組件，用于提供更完善的功能和服務，例如Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）用于資源管理和作業調度，Hadoop Oozie用于工作流程調度和任務編排，Hadoop Hive用于簡化和擴展MapReduce任務的SQL查詢等。這些輔助工具和組件進一步擴展了Hadoop的功能和應用范圍。

總結起來，Hadoop是一個用于處理大規模數據集的分布式計算框架，它由HDFS和MapReduce組成。HDFS用于存儲和管理數據，提供高可靠性和高吞吐量的數據訪問；MapReduce用于并行處理和分析存儲在HDFS中的數據集，實現高效的大規模數據處理和分析。Hadoop的設計理念和架構使得它成為當前大數據領域最為流行和廣泛應用的分布式計算框架之一。