Hadoop集群的工作原理是基于分布式计算的思想，主要包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个核心组件。
HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的存储组件，它将大文件切分成多个块，每个块都会有多个副本存储在不同的节点上，保证数据的高可靠性和容错性。HDFS的工作原理是通过主节点（NameNode）负责管理文件的元数据信息和数据块的位置信息，以及多个从节点（DataNode）负责实际存储数据的块。当客户端需要读取或写入文件时，会首先与NameNode通信获取数据块的位置信息，然后直接与对应的DataNode进行数据交互。
MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算框架，用于处理存储在HDFS中的大规模数据。MapReduce的工作原理是将数据处理任务分解成Map和Reduce两个阶段。在Map阶段，Hadoop集群会将输入数据切分成多个小块，然后在每个节点上进行并行处理，生成中间结果。在Reduce阶段，Hadoop集群会将中间结果进行合并和计算，最终得到最终的结果。
总的来说，Hadoop集群的工作原理是通过将大规模数据切分成小块，然后在多个节点上并行处理，最终将结果进行合并和计算，实现高效的数据存储和计算。
