Hadoop是一种开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统（GFS）的思想，可以在廉价的硬件设备上运行。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
Hadoop的架构是分布式的，包括一个主节点（称为NameNode）和多个从节点（称为DataNode）。数据存储在HDFS中，分布在不同的DataNode上，而计算任务则在不同的计算节点上执行。MapReduce则是一种编程模型，用于将计算任务分解为多个小的任务，分布在不同的计算节点上执行，最后将结果合并。
下面是使用Hadoop进行分布式计算的步骤：
首先需要安装Hadoop。可以从官方网站上下载最新版本的Hadoop，并按照说明进行安装。安装过程中需要配置Hadoop的环境变量和配置文件。Hadoop的环境变量包括JAVA_HOME和HADOOP_HOME等。配置文件包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等。
使用Hadoop进行分布式计算，需要将数据存储在HDFS中。可以使用命令行工具或者图形界面工具（如Hue）将数据上传到HDFS中。上传数据时，需要指定一个存储位置，该位置应该在HDFS中。
使用Java语言编写MapReduce程序。MapReduce程序包括Map函数和Reduce函数。Map函数将输入数据分解成若干个键值对，然后将这些键值对发送到不同的计算节点上执行。Reduce函数将Map函数的输出结果合并，并生成最终的结果。编写MapReduce程序需要了解Hadoop的API，包括FileSystem、Job、Mapper和Reducer等类。
在Hadoop集群上运行MapReduce程序之前，需要配置Hadoop集群。配置文件包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等。这些配置文件包括Hadoop的各种参数，如NameNode的地址、DataNode的地址、计算节点的数量、HDFS的副本数等。
将编写好的MapReduce程序打包成jar文件，并将该文件上传到HDFS中。然后使用命令行工具或者图形界面工具（如Hue）提交MapReduce程序。在提交程序之前，需要指定MapReduce程序的输入路径、输出路径、Map函数和Reduce函数的类名等信息。提交程序后，Hadoop会自动将MapReduce程序分发到各个计算节点上执行，并将最终的结果输出到指定的输出路径中。
使用Hadoop进行分布式计算需要了解Hadoop的各种组件和API，包括HDFS、MapReduce、YARN等。同时还需要了解分布式计算的原理和技术，如数据分片、任务调度、容错机制等。只有掌握了这些知识，才能够充分利用Hadoop进行分布式计算，处理大规模的数据集。