Hadoop的基本工作原理是将大规模数据分布式存储在多台服务器上，并通过MapReduce编程模型进行数据处理和分析。具体来说，Hadoop包含两个核心组件：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。

HDFS：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它将大规模数据分散存储在多台服务器上，以提供高可靠性和高可用性。数据被分割成块（通常为128MB或256MB），然后复制到不同的数据节点上，以实现数据冗余和容错性。

MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，用于并行处理大规模数据集。MapReduce框架将数据处理任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割成小块，然后并行处理在不同的节点上；在Reduce阶段，Map阶段的结果将被合并和汇总以生成最终结果。

整个Hadoop系统由一个主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode）组成。主节点负责管理文件系统元数据和任务调度，工作节点负责数据存储和计算任务执行。用户通过Hadoop的客户端接口（如Hadoop CLI或Hadoop API）提交数据处理任务到Hadoop集群，集群中的工作节点将并行执行任务，并将结果返回给用户。