在Hadoop中，分布式计算是通过Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型实现的。
HDFS：HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据。数据被分为多个块并复制到集群的不同节点上，以实现数据的高可靠性和高可用性。
MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。MapReduce将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割成多个小数据块，并由不同的节点并行处理。在Reduce阶段，Map阶段的结果被合并和汇总，最终得到最终的计算结果。
Hadoop中的分布式计算工作流程如下：
通过HDFS和MapReduce计算模型，Hadoop实现了分布式计算，能够高效地处理大规模数据集。
