Hadoop是一种开源的分布式计算框架，它可以在大规模集群上处理和存储数据，具有高可靠性、高扩展性、高容错性等特点。在Hadoop集群中，数据被分割为多个块并分布在不同的节点上，每个节点都可以同时处理多个数据块，从而实现高效的数据处理。

Hadoop集群由多个节点组成，其中包括一个主节点（也称为“NameNode”）和多个从节点（也称为“DataNode”）。主节点负责管理数据块的元数据信息，如数据块的位置、大小、副本数量等。从节点则负责存储和处理实际的数据块。

在Hadoop集群中，数据被分割为多个块并分布在不同的节点上。每个数据块通常有多个副本，以保证数据的容错性和可靠性。当某个节点发生故障时，Hadoop会自动将该节点上的数据块副本复制到其他节点上，从而保证数据的可用性。

为了提高数据处理效率，Hadoop采用了MapReduce编程模型。MapReduce将数据处理分为两个阶段：Map和Reduce。在Map阶段中，数据被分割为多个小块，并在各个节点上进行并行处理。在Reduce阶段中，各节点的处理结果被汇总到一起，从而得到最终结果。

Hadoop集群可以应用于各种大数据应用场景，如数据分析、数据挖掘、机器学习等。Hadoop的高可靠性、高扩展性和高容错性使得它成为了处理大数据的首选框架。