Hadoop的核心是一个分布式文件系统(HDFS)和一个分布式计算系统(MapReduce)。

　　HDFS是Hadoop分布式文件系统，它的设计目标是运行在廉价硬件上的大规模数据集群上，并且能够提供高可靠性、高吞吐量的数据访问服务。HDFS采用了一种主从结构的设计，其中一个NameNode负责存储文件系统的元数据(如文件名、权限、块的位置等)，而多个DataNode则负责存储文件的实际数据块。

　　MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，它是一种计算模型，通过将大规模数据分成小块，分布在不同的计算节点上进行计算，最终将结果汇总。MapReduce的核心思想是将计算任务分解成多个Map和Reduce任务，Map任务负责数据的处理和转换，Reduce任务则负责数据的合并和计算。

　　除了HDFS和MapReduce，Hadoop还提供了一些其他的模块，如YARN(Yet Another Resource Negotiator)、Hive、HBase、Spark等，它们可以在Hadoop上构建更加复杂和高级的应用。