Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据的存储和分析。其架构设计主要包括以下几个核心组件：
HDFS（Hadoop分布式文件系统）：HDFS是Hadoop的文件系统，用于存储大规模数据并提供高可靠性和高可用性。HDFS将数据分成多个块并存储在分布式节点上，通过复制数据块来实现容错性。
MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算框架，用于并行处理大规模数据。MapReduce将任务分解成Map和Reduce两个阶段，Map阶段负责将数据映射为键值对，Reduce阶段负责对键值对进行聚合计算。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：YARN是Hadoop的资源管理器，负责分配集群资源和调度任务。YARN将资源管理和作业调度分离，通过NodeManager和ResourceManager实现集群的资源管理和任务调度。
Hadoop Common：Hadoop Common是Hadoop的公共库，包括一些基础的工具和组件，如文件系统、RPC通信、安全认证等。
Hadoop Ecosystem：除了上述核心组件外，Hadoop还有一系列生态系统项目，如Hive、Pig、HBase、Spark等，用于提供更丰富的数据处理和分析功能。
总体来说，Hadoop的架构设计采用了分布式存储和计算的方式，通过HDFS实现数据的高可靠性和可扩展性，通过MapReduce和YARN实现任务的并行计算和资源管理，为大规模数据处理提供了一个可靠的框架。同时，Hadoop的生态系统项目提供了更加丰富的功能和工具，使得用户可以更灵活地进行数据处理和分析。