Hadoop 是一個開源的分布式計算框架，而 HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 的分布式文件系統，是 Hadoop 的核心組件之一。它們之間存在著密切的關系。

　　Hadoop 提供了一個用于處理大規模數據集的分布式計算環境，它的設計目標是能夠在由成百上千臺普通計算機組成的集群上處理海量數據。Hadoop 框架的核心組件包括 HDFS、YARN(Yet Another Resource Negotiator)和 MapReduce。

　　HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系統，它被設計用于存儲和管理大規模數據集。HDFS 通過將數據分布在集群中的多個節點上，提供了高可靠性、高吞吐量和容錯能力。HDFS 的主要特點包括：

　　分布式存儲：HDFS 將大文件切分成多個數據塊(block)，并將這些數據塊分布在集群中的多個節點上存儲。這樣可以實現數據的并行讀寫和處理。

　　容錯性：HDFS 通過在集群中多個節點之間復制數據塊來提供容錯能力。如果某個節點發生故障，數據仍然可以從其他副本中訪問。

　　高吞吐量：HDFS 通過并行讀寫和數據本地性優化，提供了高吞吐量的數據訪問性能。適用于大規模數據集的批處理作業。

　　擴展性：HDFS 可以在集群中添加更多的節點，以支持更大規模的數據存儲需求。它可以自動處理數據的分布和復制，無需手動管理。

　　在 Hadoop 中，HDFS 是用于存儲和管理數據的主要組件，而其他組件(如 MapReduce、YARN、HBase 等)則建立在 HDFS 之上，利用 HDFS 提供的數據存儲和訪問能力來實現各種數據處理和計算任務。

　　因此，可以說 Hadoop 是一個包括分布式文件系統 HDFS 在內的分布式計算框架，HDFS 則是 Hadoop 中用于存儲和管理數據的核心組件之一。