Hadoop 是一个由 Apache 基金会开发的分布式计算框架，在处理大型数据集时表现出色。MapReduce 是 Hadoop 中的一种分布式计算框架，用于将大规模数据处理任务分解为较小的子任务，并将输出结果汇总。

　　更具体地说，Hadoop 包含了一个分布式文件系统(HDFS)和一个分布式计算框架(MapReduce)。MapReduce 是 Hadoop 中的一种编程模型和算法，通过将大任务分割为很多小的 Map 和 Reduce 来并行执行计算任务。MapReduce 执行以 key/value 对作为输入，每个 Map 函数根据键/值对生成零个或多个键/值对。将得到的键/值对传输给 reduce 函数，该函数对所有输入键/值对进行聚合并生成最终结果。

　　Hadoop 和 MapReduce 的关系是 Hadoop 是一个计算框架，而 MapReduce 是 Hadoop 中的一个分布式计算框架，除此之外，Hadoop 还支持其他的计算框架，例如 Spark。在实际使用中，Hadoop 和 MapReduce 经常一同使用，因为 MapReduce 提供了一个高度抽象的模型，可以方便地用于处理大规模数据。

　　Hadoop 主要利用 MapReduce 来处理大量的数据，并通过 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)存储和复制数据。Hadoop 和 MapReduce 的工作方式是这样的：当用户提交一个 MapReduce 任务时，Hadoop 总控节点会将任务分配到不同的节点上，并进行跟踪和监控执行情况。 MapReduce 程序将数据分解为小块，并将其分配给不同的计算节点，这些计算节点并行处理数据，最后将它们合并成单个结果输出。 在此过程中，Hadoop 可以实现数据本地化，即在计算节点上执行任务的同时，将数据块移动到节点上，降低数据传输的网络带宽，从而提高处理速度。

　　总之，Hadoop 是一个分布式计算框架，MapReduce 是 Hadoop 中的一个分布式计算框架，在大规模数据处理和存储领域中是非常受欢迎的技术。