Hadoop 的兩個(gè)核心組件是 Hadoop Distributed File System(HDFS)和 MapReduce。

　　Hadoop Distributed File System(HDFS)： HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它是一個(gè)高度可擴(kuò)展、容錯(cuò)性強(qiáng)的文件系統(tǒng)，適用于運(yùn)行在大型集群上的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。HDFS 將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)塊(block)，并將這些塊分布在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上。這種分布式存儲(chǔ)方式允許數(shù)據(jù)被并行讀寫(xiě)，提高了數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度和吞吐量。HDFS 提供了冗余備份機(jī)制，通過(guò)在不同節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊的多個(gè)副本，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的容錯(cuò)性和高可用性。

　　MapReduce： MapReduce 是 Hadoop 的計(jì)算框架，用于分布式處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。它基于兩個(gè)主要操作：Map 和 Reduce。Map 階段將輸入數(shù)據(jù)分割為若干個(gè)獨(dú)立的片段，并在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行計(jì)算。Reduce 階段將 Map 階段的中間結(jié)果進(jìn)行合并和聚合，生成最終的輸出結(jié)果。MapReduce 通過(guò)將計(jì)算任務(wù)分發(fā)到集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，并在節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸和計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理和分布式計(jì)算。

　　HDFS 提供了高可靠性的分布式存儲(chǔ)，而 MapReduce 提供了大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理能力。它們共同構(gòu)成了 Hadoop 的核心，使得 Hadoop 能夠存儲(chǔ)和處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　需要注意的是，隨著時(shí)間的推移，Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)逐漸發(fā)展和演進(jìn)，現(xiàn)在也涌現(xiàn)出了其他的計(jì)算框架，如 Apache Spark、Apache Flink 等，它們具有更高的性能和更多的功能。但在基本的 Hadoop 核心中，HDFS 和 MapReduce 仍然是重要的組件，被廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理和分析的場(chǎng)景中。