Hadoop架构的理解，比如MapReduce的工作模式、HDFS的设计原则、Hadoop的主从架构以及Hadoop的分层模型（Hadoop API、HDFS、MapReduce等）。

Hadoop架构是一个分布式计算平台，主要包括以下几个关键部分：

1. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：作为Hadoop的核心组成部分，HDFS设计的原则是高容错性和高可用性。它将数据分布存储在大量廉价的机器上，并采用主从（Master-Slave）架构，其中NameNode是元数据存储点，DataNodes负责存储实际的数据块。HDFS通过副本机制保证数据冗余，即使某个节点故障也能快速恢复。

2. **MapReduce**：这是一种分布式计算模型，工作流程包括Map阶段（遍历输入数据并生成键值对）和Reduce阶段（对每个键值对进行聚合操作）。MapReduce利用了数据本地性原理，将map task尽可能地分配到数据所在的节点上运行，提升了效率。

3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：Hadoop 2.x引入YARN，作为资源管理器，替代早期版本的JobTracker。YARN允许多个应用程序同时运行在共享的计算资源上，提高了系统的灵活性和可扩展性。

4. **Hadoop API**：这是Hadoop生态系统中的一系列接口，包括FileSystem API用于与HDFS交互，还有其他如InputFormat、OutputFormat、RecordReader和RecordWriter等用于定制MapReduce任务。

5. **Hadoop的分层模型**：Hadoop可以看作是一个由API层（用户可以直接使用的库）支持的服务层（如HDFS、YARN），服务层又建立在底层硬件基础设施之上。这种分层结构使得Hadoop能适应多种环境，也便于未来的扩展和改进。