Hadoop是一种分布式计算框架，它可以将大规模数据分布式存储在集群中的多个节点上，并进行分布式计算和处理。Hadoop的分布式架构基于Master/Slave模型，其中一个节点作为Master，控制整个集群的运行，其他节点作为Slave，负责存储数据和处理计算任务。

　　Hadoop采用了分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)来实现分布式计算。HDFS可以将大文件分割成多个块并存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和管理。MapReduce则可以将数据分散到多个节点上进行处理，将处理结果汇总后输出。

　　Hadoop的分布式架构具有以下优点：

　　1.高可靠性：由于数据和计算任务分布在多个节点上，所以即使某个节点出现故障，也不会影响整个集群的运行。

　　2.高扩展性：可以通过添加更多的节点来扩展集群的计算和存储能力，以满足不断增长的数据需求。

　　3.高效性：通过并行计算和数据分散存储，可以大大提高数据处理和计算的速度。

　　4.易于管理：可以通过中心化的控制节点对整个集群进行管理和监控。

　　总之，Hadoop的分布式架构提供了一种高效、可靠、可扩展的大数据处理方案，已经成为了大数据处理领域的标准之一。