Hadoop并不是传统意义上的数据库，它是一个开源的分布式计算框架。然而，Hadoop提供了一种分布式文件系统(HDFS)和一套用于分布式数据处理的工具，可以用于存储和处理大规模数据。

　　Hadoop的核心组件包括：

　　1. **Hadoop分布式文件系统(HDFS)**：HDFS是Hadoop的存储层，用于存储大规模数据集。它可以将数据分布式存储在多个节点上，提供高可靠性和可扩展性。

　　2. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop的计算模型，用于并行处理大规模数据集。它将任务分解为Map和Reduce两个阶段，并通过分布式计算来执行这些任务。

　　除了上述核心组件外，Hadoop生态系统还有其他与数据处理相关的项目，如Apache Hive、Apache HBase和Apache Pig等。这些项目提供了高级的数据处理功能，使得使用Hadoop进行数据存储、查询和分析更加方便。

　　需要注意的是，虽然Hadoop可以处理大规模数据集，但它不是传统的关系型数据库。Hadoop生态系统中的一些项目(如Hive和HBase)可以提供类似数据库的功能，但它们通常是基于Hadoop的分布式存储和计算基础设施构建的。

　　总结起来，Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的分布式计算框架，它提供了分布式文件系统和并行计算模型。虽然Hadoop本身不是数据库，但它可以与其他数据库和数据处理工具集成，用于构建强大的数据存储和分析解决方案。