Hadoop是一个分布式存储和计算框架，它本身并不直接支持特定的数据类型。然而，在Hadoop中使用的数据存储格式（如HDFS中的文本文件、二进制文件等）以及数据处理框架（如MapReduce、Hive、Pig等）可以处理多种数据类型。

在Hadoop生态系统中，常见的数据类型包括：

文本数据：这是最常见的数据类型之一，包括CSV、JSON、XML等格式的文件。二进制数据：例如图片、音频、视频等非结构化数据。序列化数据：如Hadoop的Writable接口实现类可以序列化和反序列化各种Java对象。时间序列数据：如Hadoop可以处理包含时间戳的数据，用于日志分析等场景。空间数据：如地理信息系统（GIS）数据，包括点、线、多边形等几何对象。图数据：如社交网络数据、推荐系统等应用场景中的图结构数据。

在Hadoop中，可以通过不同的数据处理工具和技术来处理这些数据类型。例如：

Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，支持结构化数据的查询和分析，可以处理文本、二进制等多种数据类型。Pig：基于Hadoop的高级数据流语言和执行框架，可以处理大规模数据集，支持多种数据类型。MapReduce：Hadoop中的分布式计算框架，可以处理各种类型的数据，包括文本、二进制、序列化等。HBase：基于Hadoop的分布式列式存储系统，适用于需要快速读写大量稀疏数据的场景。Sqoop：用于在关系型数据库和Hadoop之间传输数据的工具，支持多种数据类型。

总之，Hadoop支持多种数据类型，并通过其生态系统中的各种工具和技术来处理这些数据类型。