Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理大规模数据集。它最初由 Apache 软件基金会开发，旨在解决处理大数据的挑战。以下是关于 Hadoop 的一些关键信息：

1. 分布式存储：Hadoop 包含了一个分布式文件系统称为 HDFS（Hadoop Distributed File System），用于存储大规模数据集。HDFS 将数据分成多个块，并在集群中的多个节点上存储副本，以实现高可靠性和容错性。
2. 分布式计算：除了存储数据，Hadoop 还提供了一种分布式计算框架，称为 MapReduce。MapReduce 通过将计算任务分解成小的、独立的子任务，并在集群中的多个节点上并行执行这些任务，从而实现大规模数据处理和分析。
3. 扩展性和容错性：Hadoop 的设计考虑了大规模数据处理的需求，它可以方便地在集群中添加新的节点以扩展存储和计算能力，并具有高度的容错性，能够处理节点故障和数据丢失。
4. 生态系统：Hadoop 生态系统包括许多与 Hadoop 集成的工具和技术，如 HBase（分布式列存数据库）、Hive（数据仓库基础架构）、Spark（快速大数据处理引擎）、YARN（资源管理器）、Sqoop（用于数据传输的工具）等，这些工具共同构成了一个完整的大数据处理和分析平台。
5. 开放源代码：Hadoop 是一个开源项目，其源代码可以在 Apache 软件基金会的网站上免费获取和使用。这使得任何人都可以根据自己的需求定制和扩展 Hadoop，并参与到其开发和改进中。

总的来说，Hadoop 是一个强大的大数据处理框架，被广泛应用于各种领域，如互联网、金融、医疗等，用于存储、处理和分析大规模数据，从而提供有价值的信息和洞见。