Hadoop是一种开源的分布式计算系统，由Apache基金会开发和维护。它可以处理超大规模数据集，并提供高可靠性、高可扩展性和高容错性。
Hadoop采用了分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来存储文件，并使用MapReduce算法来进行分布式计算。它主要由以下几个组件组成：HDFS、YARN（Yet Another Resource Negotiator）和MapReduce。
HDFS是Hadoop分布式文件系统，它允许将大文件拆分成多个小文件，并将这些文件分布在不同的节点上进行存储。由于HDFS采用了副本机制，因此即使某个节点出现故障，也可以从其他节点中恢复数据，从而实现了高可靠性和高容错性。
YARN是Hadoop NextGen MapReduce的一部分，它是一个资源管理器和作业调度器。它可以管理集群中的所有资源，并根据不同的应用程序需求来进行分配和调度资源。YARN的引入使得Hadoop可以同时运行多种应用程序，从而提高了集群资源的利用率。
MapReduce是Hadoop的核心计算框架，它将大规模数据集分成多个小数据块，并将这些小数据块分发到不同的节点上进行计算。Map阶段对每个小数据块进行独立的计算，并产生中间结果；Reduce阶段则对中间结果进行合并和最终输出。MapReduce采用了数据本地性原则，使得数据可以在本地节点上进行处理，从而减少了网络传输和数据拷贝的开销。
Hadoop还有许多相关的技术，例如HBase、Hive、Pig等。其中，HBase是一个分布式的列式存储系统，它可以存储非常大的表，并提供快速随机访问能力；Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop集群中，从而方便用户进行数据分析；Pig是一个基于脚本的数据分析工具，它可以将脚本翻译成MapReduce任务来进行数据处理。
总之，Hadoop是一种强大的分布式计算框架，它具有高可靠性、高可扩展性和高容错性等特点，可以应用于各种大规模数据处理场景。