1 支持的语言

Java/SHELL/Python/ruby等各种支持标准输入输出的语言。

2 能够处理的文件大小

它支持比NFS大得多的文件大小。

3 支持的运行平台

l        Java 1.5.x 或更高版本（推荐使用 Sun 的实现版本）。

l        支持Linux与Windows操作系统。在 BSD、Mac OS/X 及 OpenSolaris 上也可工作（对于Windows，需要安装 Cygwin）。

4可扩展性描述

Hadoop的性能已经在多达 2000 个节点的机群上得以验证。排序程序的性能在 900 个节点的机群上表现很好（在 900 个节点上对 9TB 数据进行排序消耗 1.8 小时）。在 1400个节点和 2000 个节点的机群上，排序程序的性能依然不错。1400 个节点排序 14TB 数据消耗 2.2 小时。2000个节点排序 20TB 数据消耗 2.5 小时。

5 是否必须使用 Java 编写应用程序

不，有几种办法让非Java代码与Hadoop协同工作。

l        HadoopStreaming允许用任何shell命令作为map或reduce函数。

l        libhdfs是一种基于JNI的C语言版API（仅用于 HDFS）。

l        Hadoop Pipes是一种兼容SWIG的 C++ API （非JNI），用于编写 MapReduce作业。

6 硬件配置

双 CPU 或双核 CPU、4-8GB ECC 内存的机器比较合适。不要使用桌面级计算机，应当选用性价比高的相对高端的商用机，它们的价格通常是产品级应用程序服务器的 1/2 到 2/3，成本通常在 2000-5000 美元。

7 是否支持多客户端同时写入同一个 HDFS 文件

不支持，HDFS 只支持独占的写入。第一个客户端连接到名字节点，打开待写入的文件时，名字节点授予客户端一个租约，以便其写入这个文件。第二个客户端试图以写入方式打开相同的文件时，名字节点发现此文件的租约已经授予了其它客户端，就会拒绝第二个客户端的打开请求。

目前Release版本是0.20.205.0。还不成熟，但是已经集群规模已经可以达到4000个节点，是在Yahoo!实验室中构建的。下面是此集群的相关数据:

　　· 4000 节点

　　· 2 x quad core Xeons@2.5ghz per 节点

　　· 4 x 1TB SATA Disk per 节点

　　· 8G RAM per 节点

　　· 千兆带宽 per 节点

　　· 每机架有40个节点

　　· 每个机架有4千兆以太网上行链路

　　· Redhat Linux AS4 （ Nahant update 5 ）

　　· Sun Java JDK1.6.0_05 - b13

　　· 所以整个集群有30000多个CPU，近16PB的磁盘空间

2009年4月-- 赢得每分钟排序，59秒内排序500 GB(在1400个节点上)和173分钟内排序100 TB数据(在3400个节点上)。