Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，它的核心设计包括MapReduce和HDFS。Hadoop通过MapReduce计算模型为海量的数据提供了计算，而HDFS为海量的数据提供了存储。基于Hadoop，用户可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。
Hadoop的优点主要有：
- 高可靠性：Hadoop具有按位存储和处理数据的能力，能够自动保存数据的多个副本，并且在任务失败后能自动地重新部署计算任务。
- 高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点。
- 高效率：Hadoop通过并发数据，可以在节点之间动态并行处理数据，使得处理速度非常快。
- 成本低：Hadoop通过普通廉价的计算机组成服务器集群来分发以及处理数据，相比使用大型机乃至超级计算机成本低很多。
然而，Hadoop也存在一些缺点，例如不适用于低延迟数据访问，不能高效存储大量小文件，以及不支持多用户写入并任意修改文件等。
Hadoop的运行模式主要有三种：
- 单机模式：即单Java进程，方便进行调试。
- 伪分布式模式：Hadoop可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop进程以分离的Java进程来运行，节点既作为NameNode也作为DataNode，同时读取的是HDFS中的文件。
- 分布式模式：使用多个节点构成集群环境来运行Hadoop。
在Hadoop的架构中，NameNode负责管理文件系统命名空间，例如打开文件系统、关闭文件系统、重命名文件或者目录等，它负责确定指定的文件块到具体的DataNode结点的映射关系，以及在DataNode结点之间迁移数据块，以保证数据块映射的正确性，同时会负责处理客户端读写请求。而DataNode负责存储数据，处理客户端的读写请求，执行数据块的读和写，并定期向NameNode汇报数据块信息。
总的来说，Hadoop为大数据处理提供了强大的框架和工具，使得大规模的数据处理和分析变得更为高效和可靠。
