Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它的核心设计目标是能够在由廉价硬件组成的集群中高效地处理海量数据。Hadoop的核心组件包括以下几个部分：

1. Hadoop Distributed File System（HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它负责将大型数据集分布式存储在集群中的多个节点上。HDFS具有高容错性，可以处理数百个节点上的数据，并提供了高吞吐量的数据访问。

2. Yet Another Resource Negotiator（YARN）：YARN是Hadoop的资源管理器，负责在集群上分配和管理计算资源。YARN允许多个应用程序共享集群资源，并根据需要动态分配资源。它使得Hadoop能够运行各种类型的工作负载，包括MapReduce、Spark和Storm等。

3. MapReduce：MapReduce是Hadoop的分布式计算编程模型，用于处理大规模数据集。它将计算任务划分为Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段对输入数据进行处理和转换，Reduce阶段对Map的输出进行汇总和整理。MapReduce模型使得可以在分布式环境中并行执行计算任务，以加快数据处理速度。

4. Hadoop Common：Hadoop Common提供了一组基本的工具和库，用于支持Hadoop的其他组件。它包括文件系统接口、I/O操作、网络通信、安全认证等功能。Hadoop Common还提供了分布式环境下的配置管理和故障恢复机制。

5. Hadoop Ozone：Hadoop Ozone是Hadoop的对象存储层，它提供了面向对象的数据存储和访问接口。Ozone旨在解决传统的块存储模型的限制，并提供更高级别的数据抽象和管理功能。

6. Hadoop Archives（HAR）：Hadoop Archives是Hadoop提供的一种归档文件格式，用于将一组小文件打包成一个大文件。HAR可以减少存储空间占用和文件系统的元数据开销，并提高小文件处理的性能。

这些核心组件共同构成了Hadoop的基础架构，使得它能够处理大规模数据集的存储和计算任务。Hadoop的设计理念是通过将数据分布式存储在多个节点上，并使用并行计算模型进行数据处理，来实现高吞吐量和可扩展性。同时，Hadoop提供了容错性和故障恢复机制，以确保即使在节点故障的情况下也能保持数据的完整性和可用性。

总结起来，Hadoop的核心组件包括HDFS、YARN、MapReduce、Hadoop Common、Hadoop Ozone和Hadoop Archives。这些组件相互协作，为大规模数据处理提供了可靠的基础设施。通过利用Hadoop的分布式计算能力，企业和研究机构能够更好地管理和分析海量数据，从中获得有价值的洞察和决策依据。