Hadoop分布式架构是构建在大规模数据处理需求之上的一种分布式计算框架。该架构的核心在于实现数据的并行处理和存储，以应对日益增长的数据量。Hadoop采用MapReduce编程模型，将任务分解成多个子任务，并在多台服务器上同时执行，从而实现高效的数据处理。同时，Hadoop分布式文件系统（HDFS）保证了数据的高可靠性和可扩展性。在实际应用中，Hadoop广泛用于大数据分析、日志处理、搜索引擎优化等领域。其分布式架构使得系统具有较强的容错性和可靠性，能够应对硬件故障和大规模数据的挑战。通过深入分析Hadoop分布式架构及其应用场景，可以更好地理解大数据处理的核心原理和方法。