Hadoop是一个开源的分布式计算框架，具有以下主要特性：
可靠性：Hadoop采用分布式存储和计算，数据会被复制到多个节点上，确保数据的可靠性和容错性。当某个节点发生故障时，Hadoop可以自动地将数据复制到其他节点，保证数据不会丢失。这种副本机制有效地维护了数据的一致性和完整性。
可扩展性：Hadoop可以很容易地扩展到成百上千台服务器，处理大规模数据。Hadoop的架构可以通过增加集群中的节点来扩展计算和存储能力，支持线性扩展。
高性能：Hadoop采用MapReduce并行计算模型，可以高效地处理大规模数据。本地化执行机制减少了数据的网络传输，提高了数据的处理效率。
易用性：Hadoop提供了简单易用的API和工具，使开发人员可以方便地开发和管理大数据应用。
开源性：Hadoop是开源的，可以免费获取和使用，同时可以根据需求进行自定义和扩展。
Hadoop框架主要由HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等组件组成。其中，HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
综上所述，Hadoop以其独特的特性，在大数据处理领域发挥着重要的作用。无论是数据的存储、计算，还是处理效率、易用性和扩展性，Hadoop都提供了高效的解决方案，使得大规模数据的处理变得更为简单和高效。