Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它能够处理和存储大规模数据集，是大数据处理的重要工具。

Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 Hadoop MapReduce。

1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。

它运行在集群的普通硬件上，具有很高的容错性，通过数据复制和分布式处理来保证数据的高可用性。

HDFS将数据分割成块并分布在集群的多个节点上，这样可以在多个节点上并行处理数据，提高数据处理速度。

例如，一个大型企业每天可能产生TB级别的日志数据，这些数据可以存储在HDFS上，并通过Hadoop进行高效处理。

2. Hadoop MapReduce：

MapReduce是Hadoop的编程模型，用于大规模数据的并行处理。

它包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成小块并由Map任务并行处理；在Reduce阶段，Map任务的输出被汇总并由Reduce任务处理，生成最终结果。

MapReduce能够自动处理并行化和故障恢复，使得开发者能够更容易地编写分布式应用。

例如，通过MapReduce可以编写一个程序来计算网页的访问频率。Map任务处理每个网页的访问日志，输出网页和访问次数；Reduce任务汇总每个网页的访问次数，得到最终结果。

除了这两个核心组件外，Hadoop生态系统还包括很多其他组件和工具，如HBase（一个分布式的、可伸缩的大数据存储库）、Hive（用于数据查询和分析的数据仓库工具）、Pig（用于分析大数据的高级脚本语言）等，这些组件和工具使得Hadoop成为一个功能强大的大数据处理平台。