Hadoop 机制有以下几种：

1. 分布式文件系统 (HDFS)

Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是 Hadoop 的核心组件之一，它是专门为大数据存储和处理而设计的分布式文件系统。HDFS 的设计理念是将文件分散存储在多台机器上，以提高数据的可靠性和处理效率。HDFS 具有高容错性、高扩展性、高吞吐量等特点，适用于存储和处理大规模数据集。

HDFS 采用了主从架构，包括一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。主节点负责维护文件系统的元数据，如文件名、文件目录、文件块的位置等；从节点负责存储实际的数据块。HDFS 采用数据冗余和复制策略，将数据块复制到多个从节点上，提高了数据的可靠性。

2. 分布式计算框架 (MapReduce)

Hadoop 的另一个核心组件是分布式计算框架 MapReduce。MapReduce 是一种分布式计算模型，可以简化并行计算的编程和管理复杂性，适用于处理大规模数据集。

MapReduce 将计算任务分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，根据输入数据生成中间键值对；在 Reduce 阶段，将具有相同键的中间结果归并并处理。

3. 分布式调度管理 (YARN)

Hadoop 的第三个重要组件是分布式调度管理器 YARN(Yet Another Resource Negotiator)。YARN 旨在提供一个通用的分布式系统框架，可以用于调度和管理各种应用程序，如 MapReduce、Spark 等。

YARN 将计算资源和任务调度管理器分离，通过资源管理器（Resource Manager）和应用程序管理器（Application Master）协同工作。资源管理器负责调度集群中的资源并协调不同应用程序之间的访问；应用程序管理器负责为应用程序分配资源，并监控应用程序的运行状态。

总结：

Hadoop 机制主要包括分布式文件系统 (HDFS)、分布式计算框架 (MapReduce) 和分布式调度管理 (YARN)。HDFS 用于存储和管理大规模数据集，具有高容错性和高扩展性；MapReduce 用于实现分布式计算，简化了并行计算的编程和管理复杂性；YARN 用于调度和管理各种应用程序，提供了一个通用的分布式系统框架。