Hadoop 是一個(gè)開源的分布式計(jì)算框架，主要用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Hadoop 的核心是分布式文件系統(tǒng) HDFS(Hadoop Distributed File System)和分布式計(jì)算框架 MapReduce。HDFS 是 Hadoop 中用于存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng)，是 Hadoop 的重要組成部分之一。

　　HDFS 具有以下特點(diǎn)：

　　1.分布式：數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多臺(tái)計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的可靠性和可擴(kuò)展性。

　　2.可靠性：HDFS 通過副本機(jī)制保證數(shù)據(jù)的可靠性。當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)塊在某個(gè)節(jié)點(diǎn)上失效時(shí)，HDFS 可以使用副本恢復(fù)數(shù)據(jù)。

　　3.高效性：HDFS 可以通過數(shù)據(jù)塊的并行讀寫來實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問。

　　4.大容量：HDFS 可以存儲(chǔ) PB 級(jí)別的數(shù)據(jù)。

　　因此，HDFS 是 Hadoop 分布式計(jì)算框架的重要組成部分，為 Hadoop 提供了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的能力。Hadoop 使用 HDFS 存儲(chǔ)大規(guī)模的數(shù)據(jù)，然后通過 MapReduce 框架來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行計(jì)算和分析。在 Hadoop 中，MapReduce 任務(wù)會(huì)在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的高效處理。

　　總之，HDFS 和 Hadoop 是密切相關(guān)的，HDFS 為 Hadoop 提供了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的能力，而 Hadoop 則通過 MapReduce 等分布式計(jì)算框架來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效計(jì)算和分析。