Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据的存储和处理。它通过将数据切分成多个块，并将这些块分布式存储在集群中的多台计算机上，实现了分布式的并行计算。Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
Hadoop的分布式并行计算过程如下：
- 数据切分：在Hadoop中，大规模的数据会被切分成多个数据块，并且这些数据块会被复制到不同的计算机节点上。数据切分的目的是为了方便分布式并行计算，同时也能提高系统的可靠性。
- 数据存储：Hadoop将数据块存储在分布式文件系统HDFS中。HDFS通过数据复制和容错机制保证了数据的可靠性和持久性。通常情况下，每个数据块都会被复制到集群中的多个计算机节点上，以应对计算机节点的故障。
- 任务调度：Hadoop的任务调度模块会根据集群的资源情况和任务的优先级，将任务分配给不同的计算机节点进行并行计算。任务调度的目的是充分利用集群的计算资源，提高计算效率。
- Map阶段：在MapReduce计算模型中，Map阶段负责对输入数据进行初步的处理和转换。每个Map任务会读取指定的数据块，并根据用户定义的函数对数据进行处理，并将处理结果输出为键值对的形式。
- Shuffle阶段：在Map阶段结束后，系统会根据键值对的键对结果进行排序和分组操作，以便于后续的Reduce阶段的数据处理。
- Reduce阶段：Reduce阶段会对Shuffle阶段的输出进行最终的汇总和计算。每个Reduce任务会获取到一组键值对，并根据用户定义的函数对这些数据进行聚合、排序和计算，最后输出最终的计算结果。
通过以上的步骤，Hadoop实现了分布式的并行计算。它充分利用了集群中的计算机节点，将数据和任务划分为小块进行并行计算，从而提高了计算效率和系统的可靠性。Hadoop的分布式并行计算模型为大规模数据的处理提供了重要的工具和平台。