Hadoop 是一个分布式计算框架，其基本架构和工作原理如下：

　　1. 基本架构：

　　- Hadoop 包括两个核心组件：Hadoop Distributed File System(HDFS)和 Yet Another Resource Negotiator(YARN)。

　　- HDFS：HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据。它将文件切分成多个块，并将这些块分布存储在集群中的多个节点上，提供高容错性和可靠性。

　　- YARN：YARN 是 Hadoop 的资源管理器，负责集群资源的分配和任务调度。它接收用户提交的计算任务，并将任务分配给适当的计算节点执行。

　　2. 工作原理：

　　- 数据存储：当用户将数据上传到 Hadoop 集群时，HDFS 将数据切分为多个块，并在集群中的不同节点上进行分布式存储。每个块通常都会有多个副本，以提供容错性和数据可靠性。

　　- 数据处理：当用户提交一个计算任务时，YARN 资源管理器接收任务，并将其分为多个 Map 任务和 Reduce 任务。

　　- Map 阶段：Map 任务运行在数据节点上，它们读取 HDFS 上的数据块，并执行映射操作。映射操作将输入数据转换为键值对形式，并生成中间结果。

　　- Shuffle 阶段：在 Map 阶段结束后，中间结果根据键进行排序，并通过网络传输到 Reduce 任务所在的节点。这个过程称为 Shuffle，它将相同键的中间结果发送到相同的 Reduce 任务。

　　- Reduce 阶段：Reduce 任务接收到相同键的中间结果，执行归约操作。归约操作通常是对值进行聚合、计算或其他处理，最终生成最终的输出结果。

　　- 结果输出：计算完成后，输出结果通常会写入 HDFS 或其他存储系统中，供用户访问和使用。

　　通过将数据切分、并行处理和分布式存储，Hadoop 提供了高可扩展性、容错性和高性能的数据处理能力。它适用于大规模数据的处理和分析任务，可以在集群中的多个节点上并行执行任务，提供高吞吐量和快速计算。