Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它由Apache软件基金会开发和维护，旨在解决大规模数据集的存储、处理和分析的问题。Hadoop提供了一种可靠、可扩展和高效的方式来处理大数据。

　　Hadoop的核心组件包括：

　　1. Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System，HDFS)：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据分散存储在多个计算节点上，提供高容错性和高可靠性。

　　2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算模型，用于分布式数据处理。MapReduce通过将大规模数据集划分成小的数据块，并在多个计算节点上并行处理这些数据块，实现了高效的数据处理和计算。

　　3. YARN(Yet Another Resource Negotiator)：YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的调度和管理。它允许多个应用程序共享集群资源，并提供了灵活的资源管理机制。

　　除了核心组件，Hadoop生态系统还包括许多其他工具和技术，如：

　　- **Hive**：基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似SQL的查询和数据分析能力。

　　- **HBase**：一个分布式的NoSQL数据库，用于实时读写大规模数据集。

　　- **Spark**：一个快速的、通用的大数据处理引擎，支持内存计算和更复杂的数据处理任务。

　　- **Pig**：一种数据流语言和执行框架，用于并行计算和数据分析。

　　Hadoop的目标是处理海量的结构化和非结构化数据，以及支持各种数据处理和分析任务。它具有良好的可扩展性、容错性和高可用性，适合处理大规模数据集和构建大数据应用。

　　总之，Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以存储和处理大规模数据集，提供了一种可靠和高效的方式来处理大数据。它已经成为大数据领域的重要工具之一。