Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的并行处理。它采用了分布式文件系统HDFS和MapReduce计算模型。Hadoop的设计目标是可靠性、可扩展性和高效性。
HDFS是Hadoop的文件系统，它把大规模数据集分割成多个数据块，并在多个计算节点上进行存储。这样可以实现数据的冗余存储和高可靠性。HDFS还具有高吞吐量和低延迟的特点，适合处理大型数据集。
MapReduce是Hadoop的计算模型，它通过将任务分解成多个分布式计算任务，然后将结果合并，实现并行计算。MapReduce的优势在于可以在多台计算机上同时进行计算，提高了计算速度和可靠性。
Hadoop生态系统包含了许多其他工具和框架，如Hive、HBase和Spark等。这些工具提供了更高层次的抽象，使得开发人员可以更方便地进行大数据处理和分析。
