Hadoop处理数据的特点包括：
分布式处理：Hadoop使用分布式计算模型，将数据分成多个块并在多个计算节点上并行处理，提高处理效率。
高可靠性：Hadoop使用数据冗余来保证数据的可靠性。它会将数据复制到集群中的多个节点上，当某个节点发生故障时，可以从其他节点上获取备份数据。
高扩展性：Hadoop可以轻松地扩展到集群中数千台机器，处理大规模的数据集。它通过增加更多的计算节点来实现扩展性。
容错性：Hadoop具有高度的容错性，当某个计算节点发生故障时，它能够自动将任务重新分配到其他节点上继续执行，保证任务的完成。
处理多种数据类型：Hadoop可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
易于使用：Hadoop提供了简单易用的API和工具，使得开发人员可以方便地处理和分析大规模的数据。
成本效益：Hadoop是一个开源软件，它运行在廉价的硬件上，并使用经济实惠的存储设备，降低了数据处理的成本。
支持并行处理：Hadoop使用MapReduce模型进行并行处理，将大规模的任务分解成多个小任务，在多个计算节点上同时执行，提高了处理速度。