Hadoop是一個分布式存儲和計算框架，它本身并不直接支持特定的數據類型。然而，在Hadoop中使用的數據存儲格式（如HDFS中的文本文件、二進制文件等）以及數據處理框架（如MapReduce、Hive、Pig等）可以處理多種數據類型。
在Hadoop生態系統中，常見的數據類型包括：
- 文本數據：這是最常見的數據類型之一，包括CSV、JSON、XML等格式的文件。
- 二進制數據：例如圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
- 序列化數據：如Hadoop的Writable接口實現類可以序列化和反序列化各種Java對象。
- 時間序列數據：如Hadoop可以處理包含時間戳的數據，用于日志分析等場景。
- 空間數據：如地理信息系統（GIS）數據，包括點、線、多邊形等幾何對象。
- 圖數據：如社交網絡數據、推薦系統等應用場景中的圖結構數據。
在Hadoop中，可以通過不同的數據處理工具和技術來處理這些數據類型。例如：
- Hive：基于Hadoop的數據倉庫工具，支持結構化數據的查詢和分析，可以處理文本、二進制等多種數據類型。
- Pig：基于Hadoop的高級數據流語言和執行框架，可以處理大規模數據集，支持多種數據類型。
- MapReduce：Hadoop中的分布式計算框架，可以處理各種類型的數據，包括文本、二進制、序列化等。
- HBase：基于Hadoop的分布式列式存儲系統，適用于需要快速讀寫大量稀疏數據的場景。
- Sqoop：用于在關系型數據庫和Hadoop之間傳輸數據的工具，支持多種數據類型。
總之，Hadoop支持多種數據類型，并通過其生態系統中的各種工具和技術來處理這些數據類型。
