HDFS和MapReduce是Hadoop分布式计算的两个核心组件。HDFS是分布式文件系统，提供了存储和管理大量数据的能力，并通过多个节点共享数据来提高数据可靠性和可扩性。而MapReduce是一种基于分布式计算模型的算法框架，它可以让用户在一组服务器上并行处理大规模数据集。

　　具体来说，HDFS有以下作用：

　　高容错性：将数据分布存储在多个节点上，即使某个节点失效，数据也可以通过其他节点访问。

　　高可扩性：可以轻松地增加或减少节点，以满足存储和容量需求。

　　高吞吐量：支持优化数据读取和写入的方式，以提高吞吐量和响应时间。

　　数据恢复：在数据损坏或丢失时，可以通过数据备份和复制进行恢复。

　　而MapReduce则有以下作用：

　　分布式处理：可以通过将数据分为多个块并将每个块分配给不同的计算节点来实现并行计算。

　　可扩展性：可以轻松地扩展到多个节点，以处理大规模数据集。

　　高可靠性：MapReduce框架可以自动管理任务和节点故障，从而提供高可靠性。

　　算法适应性：它支持大量的数据处理算法，可以处理各种结构化和非结构化数据。

　　总体而言，HDFS是一个数据存储和管理系统，而MapReduce是一个数据处理框架，两者在一起，可以让用户存储和管理大量数据，并同时能够快速地进行数据处理和分析。