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

　　Hadoop Distributed File System(HDFS)： HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系統(tǒng)，用于存儲和管理大規(guī)模數據集。它是一個高度可擴展、容錯性強的文件系統(tǒng)，適用于運行在大型集群上的數據處理任務。HDFS 將數據劃分為多個塊(block)，并將這些塊分布在集群中的多個節(jié)點上。這種分布式存儲方式允許數據被并行讀寫，提高了數據的訪問速度和吞吐量。HDFS 提供了冗余備份機制，通過在不同節(jié)點上存儲數據塊的多個副本，實現了數據的容錯性和高可用性。

　　MapReduce： MapReduce 是 Hadoop 的計算框架，用于分布式處理大規(guī)模數據。它基于兩個主要操作：Map 和 Reduce。Map 階段將輸入數據分割為若干個獨立的片段，并在各個節(jié)點上進行并行計算。Reduce 階段將 Map 階段的中間結果進行合并和聚合，生成最終的輸出結果。MapReduce 通過將計算任務分發(fā)到集群中的多個節(jié)點上，并在節(jié)點間進行數據的傳輸和計算，實現了大規(guī)模數據的并行處理和分布式計算。

　　HDFS 提供了高可靠性的分布式存儲，而 MapReduce 提供了大規(guī)模數據的并行處理能力。它們共同構成了 Hadoop 的核心，使得 Hadoop 能夠存儲和處理大規(guī)模的結構化和非結構化數據。

　　需要注意的是，隨著時間的推移，Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)逐漸發(fā)展和演進，現在也涌現出了其他的計算框架，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，被廣泛應用于大數據處理和分析的場景中。