Hadoop 主要是使用 Java 語言開發(fā)的。Hadoop 的核心組件，包括 Hadoop Distributed File System(HDFS)和 MapReduce，以及與之相關(guān)的工具和庫，都是使用 Java 編寫的。Java 作為一種通用的編程語言，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到了廣泛的應用和支持，Hadoop 的設(shè)計者選擇使用 Java 語言主要是因為它的跨平臺性和廣泛的支持。

　　除了 Java，Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中還有一些組件和工具使用其他編程語言開發(fā)，例如：

　　Apache Spark：Spark 是一個基于內(nèi)存的分布式計算框架，它主要使用 Scala 編程語言開發(fā)。同時，Spark 也提供了 Java、Python 和 R 等編程語言的接口和支持。

　　Apache Hive：Hive 是一個基于 Hadoop 的數(shù)據(jù)倉庫和查詢系統(tǒng)，它使用 Hive 查詢語言(HiveQL)來進行數(shù)據(jù)查詢和分析。HiveQL 類似于 SQL，而 Hive 本身則是使用 Java 編寫的。

　　Apache Pig：Pig 是一個用于大數(shù)據(jù)處理的高級腳本語言平臺，它使用 Pig Latin 這種類似于腳本的語言進行數(shù)據(jù)處理。Pig 的實現(xiàn)是基于 Java 編程語言。

　　Apache HBase：HBase 是一個分布式列式數(shù)據(jù)庫，用于存儲大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。HBase 使用 Java 作為其主要的開發(fā)語言。

　　Apache Flink：Flink 是一個流式處理和批處理的開源計算框架，它主要使用 Java 和 Scala 編程語言開發(fā)。

　　需要注意的是，雖然 Hadoop 的核心組件和一些重要的工具使用 Java 開發(fā)，但它們通常提供了多種編程語言的支持和接口，以便開發(fā)人員可以根據(jù)自己的喜好和需求選擇使用不同的編程語言進行開發(fā)和使用。