Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和另一个组件？

Apache Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据处理和分析任务。它的核心组件包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。这两个组件共同构成了Hadoop的核心。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统，旨在存储大规模数据集并提供高可靠性、高吞吐量的数据访问。HDFS采用了一种主从架构，其中包括一个称为NameNode的主节点和多个称为DataNode的从节点。NameNode负责管理文件系统的命名空间和访问控制，而DataNode负责存储实际的数据块。

HDFS的设计目标之一是适用于部署在廉价硬件上的大规模集群。它通过数据的冗余存储和自动故障恢复机制来提供高可靠性。在HDFS中，文件被分割成多个数据块，并在集群中的多个DataNode上进行复制存储，以提高数据的可靠性和容错性。当某个DataNode失效时，HDFS能够自动识别并将存储在该节点上的数据块复制到其他正常工作的节点上，从而确保数据的可用性。

除了HDFS，另一个核心组件是MapReduce。MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和执行框架。它允许开发人员编写并行处理任务，以便在分布式环境中高效地处理大数据集。MapReduce的工作流程由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段中，数据被切分成多个输入片段，并由多个并行的Map任务进行处理。Map任务输出的结果被分区和排序，然后传递给Re