Hadoop 是一个分布式计算框架，旨在解决海量数据的存储和处理问题。它能够将大数据分成多个部分存储在不同的计算节点上，并将计算任务分发给各个节点进行并行处理，从而提高数据的处理效率。

　　Hadoop 的主要功能包括：

　　存储海量数据：Hadoop Distributed File System(HDFS)是 Hadoop 的分布式文件系统，可以将大规模数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和处理效率。

　　并行处理数据：MapReduce 是 Hadoop 的分布式计算框架，通过将大规模数据分解成多个小任务并行处理，可以大大提高数据处理的效率。

　　资源管理和任务调度：Yet Another Resource Negotiator(YARN)是 Hadoop 的资源管理器，负责为多个应用程序分配和管理计算资源，可以有效地提高计算资源的利用率。

　　Hadoop 还支持大量的周边工具和组件，例如 HBase、Hive、Pig 等，可以实现更加高级的数据存储、处理和分析。

　　综上所述，Hadoop 主要是用来解决大数据存储和处理问题，提供了一种高效、可靠、可扩展的数据处理方案，广泛应用于各种大数据场景。