Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，而 HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 的分布式文件系统，是 Hadoop 的核心组件之一。它们之间存在着密切的关系。

　　Hadoop 提供了一个用于处理大规模数据集的分布式计算环境，它的设计目标是能够在由成百上千台普通计算机组成的集群上处理海量数据。Hadoop 框架的核心组件包括 HDFS、YARN(Yet Another Resource Negotiator)和 MapReduce。

　　HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，它被设计用于存储和管理大规模数据集。HDFS 通过将数据分布在集群中的多个节点上，提供了高可靠性、高吞吐量和容错能力。HDFS 的主要特点包括：

　　分布式存储：HDFS 将大文件切分成多个数据块(block)，并将这些数据块分布在集群中的多个节点上存储。这样可以实现数据的并行读写和处理。

　　容错性：HDFS 通过在集群中多个节点之间复制数据块来提供容错能力。如果某个节点发生故障，数据仍然可以从其他副本中访问。

　　高吞吐量：HDFS 通过并行读写和数据本地性优化，提供了高吞吐量的数据访问性能。适用于大规模数据集的批处理作业。

　　扩展性：HDFS 可以在集群中添加更多的节点，以支持更大规模的数据存储需求。它可以自动处理数据的分布和复制，无需手动管理。

　　在 Hadoop 中，HDFS 是用于存储和管理数据的主要组件，而其他组件(如 MapReduce、YARN、HBase 等)则建立在 HDFS 之上，利用 HDFS 提供的数据存储和访问能力来实现各种数据处理和计算任务。

　　因此，可以说 Hadoop 是一个包括分布式文件系统 HDFS 在内的分布式计算框架，HDFS 则是 Hadoop 中用于存储和管理数据的核心组件之一。