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

　　除了 Java，Hadoop 生態系統中還有一些組件和工具使用其他編程語言開發，例如：

　　Apache Spark：Spark 是一個基于內存的分布式計算框架，它主要使用 Scala 編程語言開發。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 的數據倉庫和查詢系統，它使用 Hive 查詢語言(HiveQL)來進行數據查詢和分析。HiveQL 類似于 SQL，而 Hive 本身則是使用 Java 編寫的。

　　Apache Pig：Pig 是一個用于大數據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據處理。Pig 的實現是基于 Java 編程語言。

　　Apache HBase：HBase 是一個分布式列式數據庫，用于存儲大規模的結構化數據。HBase 使用 Java 作為其主要的開發語言。

　　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。

　　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，但它們通常提供了多種編程語言的支持和接口，以便開發人員可以根據自己的喜好和需求選擇使用不同的編程語言進行開發和使用。