HDP除了常见的项目外还包含了Ambari，一款开源的安装和管理系统。HCatalog，一个元数据管理系统。
HDP的Datasheet中描述的版本特点是：
集成和测试封装– HDP包括稳定版本的Apache Hadoop的所有关键组件，集成和测试封装。
安装方便– HDP包括一个现代化的，直观的用户界面的安装和配置工具。
管理和监控服务 – HDP包括直观的仪表板，为监测集群和建立警示。
数据集成服务 – HDP包括Talend大数据平台，领先的开源整合工具，轻松连接Hadoop集群，而无需编写Hadoop代码的数据系统集成工具。
元数据服务 – HDP包括的Apache HCatalog，从而简化了Hadoop的应用程序之间和Hadoop和其他数据系统之间的数据共享。
高可用性– HDP与成熟的高可用性解决方案的无缝集成。
定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。
cloudera和hortonworks均是在不断的提交代码完善Apache hadoop，而2009年成立的MapR公司在Hadoop领域显得有点特立独行，它提供了一款独特的发行版 。Hadoop在性能(在当前Hadoop的设计中，所有的meta data操作都要通过集中式的Namenode来进行，Namenode有可能是性能的瓶颈;M/R 应用程序需要通过DataNode来访问HDFS, 这就涉及到格外的进程切换和网络传输开销)，可靠性与扩展性(namenode，jobtracker单点问题)，企业级应用上的弱点(比如完全可读写的文件系统，snapshot，mirror等等)各大厂商均知，MapR则认为，Hadoop的这些缺陷来自于其架构设计本身，小修小补不能解决问题。他们选择了一条艰难得多的路： 用新架构重写HDFS，同时在API级别，和目前的Hadoop 发行版保持兼容。这家2009年成立的创业公司，在蛰伏了两年之后，终于一鸣惊人，大放异彩。他们成功的“构建一个HDFS的私有替代品，这个替代品比当前的开源版本快三倍，自带快照功能，而且支持无Namenode单点故障(SPOF)，并且在API上和兼容，所以可以考虑将其作为替代方案。” mapR版本不再需要单独的namenode机器，元数据分散在集群中，也类似数据默认存储三份。也不再需要用NAS来协助namenode做元数据备份，提供了机器使用率。还有个重要的特点的可以使用nfs直接访问hdfs，提供了与旧有应用的兼容性。镜像功能也很适合做数据备份，而且支持跨数据中心的镜像，快照功能对于数据的恢复作用明显。据报道mapR标价也为每年每个节点4000美元。
mapR有免费和商业两个版本，免费版本在功能上有所缩减。
EMC的Greenplum HD是基于mapR版本二次开发改造而成，特点同mapR。
IBM在去年5月推出了InfoSphere BigInsights软件。该软件包括Apache Hadoop发行版、面向MapReduce编程的Pig编程语言、针对IBM的DB2数据库的连接件以及IBM BigSheets，后者是一种基于浏览器的、使用电子表格隐喻(spreadsheet-metaphor)的界面，用于探究和分析Hadoop里面的数据。IBM在平台管理，安全认证，作业调度算法，与DB2及netezza的集成上做了增强。从IBM中国开发中心信息管理总经理朱辉下面这句话就可以看出IBM对于biginsights的定位：BigInsights并没有替代OLAP(Online Analytical Processing)或OLTP(Online Transaction Processing)应用程序，但它可以整合其中，用于“过滤大量原始数据并合并结果，将结果以结构化数据的形式保存在DBMS或数据仓库中”。
传统的硬件厂商，华为，Intel也提供hadoop的版本
Intel 的商业版本，主要是强调其能提供全面的软硬件解决方案设计，针对硬件具有更好的性能优化，以及提供集群管理工具和安装工具简化了 Hadoop 的安装和配置，能够提供项目规划到实施各阶段专业的咨询服务，实际中采购Intel版本貌似动力不足。
华为在硬件上具有天然的优势，在网络，虚拟化，PC机等都有很强的硬件实力。华为的hadoop版本基于自研的Hadoop HA平台，构建NameNode、JobTracker、HiveServer的HA功能，进程故障后系统自动Failover，无需人工干预，这个也是对hadoop的小修补，远不如mapR解决的彻底。华为在hadoop社区中的Contributor和committer也是国内最多的，算是国内技术实力较强的公司。
