Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它由Apache软件基金会开发和维护。Hadoop解决了海量数据存储和处理的问题。其主要原理是将大规模数据集存储在分布式文件系统中，然后使用MapReduce编程模型进行计算。
Hadoop中的分布式文件系统称为Hadoop分布式文件系统（HDFS），它被设计用于运行在廉价的硬件上。HDFS提供高容错性，因此即使在节点故障时也可以保持数据的可靠性。它使用块存储方式，将大文件分成多个块并在多个节点之间分配存储。每个块都有多个副本，这些副本分布在不同的节点上。
Hadoop的另一个核心组件是MapReduce。它是一种分布式编程模型，用于将大规模数据集分解成许多小的数据集进行并行处理。MapReduce将输入拆分成若干子集，并将相同类型的项分组到一起，以便并行处理。MapReduce包括两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。这两个部分的主要任务是将输入数据转换为键值对，然后执行处理操作，最后生成结果数据。
MapReduce的工作流程如下： 1.首先，InputFormat读取输入数据，并将其分成适当的块。 2.然后，Map阶段将每个块作为输入，并生成键值对。 3.键值对被分组到Reducer中，并按键进行归约。 4.最后，OutputFormat将结果写回分布式文件系统中。
除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop还有其他一些重要的项目组件，例如YARN（用于集群资源管理），HBase（用于高速读写大型数据集）和Zookeeper（用于分布式应用程序协调）。这些组件共同构成了Hadoop生态系统。
总的来说，Hadoop的实现方式是通过将数据存储在分布式文件系统中，并使用MapReduce编程模型对数据进行处理和计算，从而实现高效的分布式计算。Hadoop的核心是其分布式文件系统和MapReduce框架，它们使得Hadoop能够处理海量数据、提供高容错性和可靠性，并且可以在廉价硬件上运行。