Hadoop使用Java语言实现，编写具体的应用业务除了借助Hadoop的Java API外，还可以使用开发者所熟悉的Python或C++等其他语言编码。在Hadoop安装路径的/src/examples/目录中，给出了Python实现的分布式应用示例。除了将Python代码通过Jython运行时转换为jar包部署，还可借助Hadoop Streaming工具，利用可执行程序或脚本代码实现Map-Reduce中的Mapper或Reducer过程，借助标准输入输出交互数据而不需编写Java实现类。
如何以Pythonic的方式完成Hadoop经典的WordCount词频统计工作，来自德国的开发者Michael G.Noll在博客中撰文讲解了实现方法：在Python编码中，通过STDIN标准输入和STDOUT标准输在Map和Reduce代码之间传输数据。Python的sys.stdin方法读取输入数据，并通过sys.stdout打印输出数据，而数据的交互处理过程交由Hadoop Streaming来处理。以同样的方式，可借助Perl、Ruby或其他动态语言完成Map-Reduce处理过程。
在Hadoop API的Python封装方面，著名音乐站点Last.fm发布了基于Python的Dumbo（小飞象）项目，Dumbo能够帮助Python开发者更方便的编写Hadoop应用，并且Dumbo为MapReduce应用提供了灵活易用的Python API。Last.fm的开发者，同时也是Dumbo项目发起人Klaas Bosteels 认为，对于定制Hadoop应用，使用Python语言代替Java会让工作变得更有效率。
在基于Dumbo框架的应用实现中，不需模仿Michael G.Noll给出的代码将mapper和reducer存放于不同的文件中，而只需在程序中定义mapper和reducer函数，并通过语句dumbo.run(mapper,reducer)来启动执行过程。在作者给出的Dumbo示例中，能够将Hadoop原先60行Java源代码实现的WordCount示例，简化为Python实现的7行源代码来完成。此外，Dumbo还提供了一些易用的功能，包括向dumbo.run()执行操作传递第三方参数。并在Dumbo项目文档中，给出了从Apache访问日志文件中进行IP统计的完整示例，以及四个简短的应用示例。
另外一个相似的项目Happy，则为Jython开发者使用Hadoop框架提供了便利，Happy框架封装了Hadoop的复杂调用过程，让Map-Reduce开发变得更为容易。Happy中的Map-Reduce作业过程在子类happy.HappyJob中定义，当用户创建类实例后，设置作业任务的输入输出参数，然后调用run()方法即可启动分治规约处理，此时，Happy框架将序列化用户的作业实例，并将任务及相应依赖库拷贝到Hadoop集群执行。目前，Happy框架已被数据集成站点freebase.com采纳，用于进行站点的数据挖掘与分析工作。
