Hadoop包括以下功能：
分布式存储：Hadoop使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储大量的数据。它将数据分散存储在多个节点上，以实现高可靠性和可扩展性。
分布式计算：Hadoop使用MapReduce编程模型来进行分布式计算。它将大量的数据分割为小块，并在多个节点上并行处理这些数据块，以实现高速计算。
容错性：Hadoop具有容错能力，即使在节点故障的情况下，它仍然能够继续进行计算和存储。
扩展性：Hadoop可以轻松地扩展到数千台服务器，以处理大规模数据。
数据复制：Hadoop在不同的节点之间复制数据，以实现数据的高可靠性和冗余备份。
数据局部性：Hadoop将计算任务分配给与存储数据相邻的节点，以减少数据传输的开销，提高计算效率。
资源管理：Hadoop可以自动管理和分配计算资源，以确保任务能够高效地在集群中运行。
可扩展性：Hadoop可以在需要时轻松地添加更多的节点来扩展计算和存储能力。
多样化的数据处理：Hadoop支持处理结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、视频和日志等不同类型的数据。
生态系统支持：Hadoop具有丰富的生态系统，包括各种工具和框架，可以用于数据处理、数据分析、机器学习等不同的应用场景。