将下面这段文字换一种表述方式表述，并且增加一些关于hadoop的内容。Hadoop是由Apache组织的一个开源分布式计算架构，其主要由四个部分组成Hadoop Common（包含启动Hadoop所需的脚本和其他系统配置文件），Hadoop分布式文件系统（HDFS：提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式系统），Hadoop YARN(负责集群资源管理以及作业调度)，Hadoop MapReduce（基于YARN的大型数据集并行处理系统）。Hadoop也可以以集群模式运行，一个HDFS集群主要由一个Master和多个Slave节点组成，在Master节点上具有一个NameNode，她负责记录文件的具体信息以及被一个文件归属于哪一个DataNode的信息。在每一个Slave节点上都有一个DataNode,DataNode管理这数据在这个节点上的物理存储信息，并且DataNode会周期性的将这些信息推送给NameNode。

Hadoop是一个由Apache组织开源的分布式计算架构。它主要由Hadoop Common、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN和Hadoop MapReduce四个部分组成。Hadoop Common包含了启动Hadoop所需的脚本和其他系统配置文件。HDFS提供了对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式系统。YARN负责集群资源管理以及作业调度，而MapReduce则是基于YARN的大型数据集并行处理系统。

除了可以以单机模式运行外，Hadoop也可以以集群模式运行。一个HDFS集群主要由一个Master和多个Slave节点组成。在Master节点上，有一个NameNode，它负责记录文件的具体信息以及被一个文件归属于哪一个DataNode的信息。在每一个Slave节点上，都有一个DataNode，它管理这数据在这个节点上的物理存储信息，并且会周期性地将这些信息推送给NameNode。

Hadoop的分布式计算框架可以处理大规模数据集，并且能够在集群中进行高效并行处理。这使得Hadoop在大数据处理方面有着广泛的应用。通过Hadoop，用户可以轻松地处理海量数据，并且可以对数据进行分析和挖掘。同时，Hadoop还可以提高数据的可靠性和可用性，让数据更加安全和稳定。