Hadoop的工作原理是基于分布式存储和计算的概念。Hadoop由两个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
HDFS是一种分布式文件系统，它将大文件分割成多个小块，并在集群中的多个计算节点上进行存储。每个文件块都会被复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和容错性。
MapReduce是一种分布式计算框架，它将计算任务分解为多个子任务，并在集群中的多个节点上并行执行这些子任务。MapReduce框架由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据会被分割并交给不同的节点进行处理，生成中间结果；在Reduce阶段，中间结果会被合并和处理，生成最终的结果。
Hadoop的工作流程如下：
- 用户上传数据到HDFS，数据会被分割成多个块并在集群中进行分布式存储。
- 用户编写MapReduce任务并提交到Hadoop集群。
- JobTracker负责将任务分发给集群中的TaskTracker节点进行执行。
- 每个TaskTracker节点会执行Map和Reduce任务，并将结果写回到HDFS。
- 用户可以从HDFS中读取最终的处理结果。
通过这种方式，Hadoop能够高效地处理大规模数据的存储和计算任务，并提供可靠性和容错性。