Hadoop集群的工作原理是基于分布式計算的思想，主要包括HDFS（Hadoop分布式文件系統）和MapReduce兩個核心組件。
HDFS：Hadoop分布式文件系統（HDFS）是Hadoop的存儲組件，它將大文件切分成多個塊，每個塊都會有多個副本存儲在不同的節點上，保證數據的高可靠性和容錯性。HDFS的工作原理是通過主節點（NameNode）負責管理文件的元數據信息和數據塊的位置信息，以及多個從節點（DataNode）負責實際存儲數據的塊。當客戶端需要讀取或寫入文件時，會首先與NameNode通信獲取數據塊的位置信息，然后直接與對應的DataNode進行數據交互。
MapReduce：MapReduce是Hadoop的計算框架，用于處理存儲在HDFS中的大規模數據。MapReduce的工作原理是將數據處理任務分解成Map和Reduce兩個階段。在Map階段，Hadoop集群會將輸入數據切分成多個小塊，然后在每個節點上進行并行處理，生成中間結果。在Reduce階段，Hadoop集群會將中間結果進行合并和計算，最終得到最終的結果。
總的來說，Hadoop集群的工作原理是通過將大規模數據切分成小塊，然后在多個節點上并行處理，最終將結果進行合并和計算，實現高效的數據存儲和計算。
