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。
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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。
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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：
- 客户端将数据存储在HDFS中，并提交MapReduce作业到资源管理器（YARN）。
- 资源管理器将作业分配给集群中的不同节点，每个节点都会运行Map和Reduce任务。
- Map任务在数据块上并行处理数据，并生成中间结果。
- Reduce任务将中间结果汇总和合并，得到最终结果。
- 最终结果被写回到HDFS中，客户端可以从中读取。
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。
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