Hadoop序列化的特点主要包括以下几个方面：
高效性：Hadoop序列化采用二进制格式进行数据的存储和传输，相比于文本格式，二进制格式具有更高的存储和传输效率，可以节省存储空间和网络带宽。
可扩展性：Hadoop序列化支持自定义数据类型的序列化和反序列化，用户可以根据自身需求定义自己的数据类型，并实现对应的序列化接口，从而实现对自定义数据类型的处理。
跨语言性：Hadoop序列化可以在不同编程语言之间进行数据的序列化和反序列化，这使得不同语言的程序可以方便地进行数据交换和共享。
向后兼容性：Hadoop序列化支持向后兼容，即新版本的序列化机制可以正确地处理旧版本的序列化数据，这使得系统的升级和维护更加容易。
支持压缩：Hadoop序列化可以与压缩算法结合使用，将序列化后的数据进行压缩，从而进一步减少存储空间和传输带宽的消耗。
支持复杂数据结构：Hadoop序列化支持复杂数据结构的序列化和反序列化，如数组、列表、映射等，可以方便地处理复杂的数据对象。