Hadoop是Apache基金会的一个开源软件项目，用于处理大数据集的分布式存储和计算平台。在Hadoop中长期的规划可能包括以下几个方面：

1. 数据规模与复杂性增加：随着数据量的增长，需要更强大的处理能力来应对复杂的分析任务。

2. 成本控制：企业越来越重视成本效益，因此对如何以最小的成本获得最大的收益提出了更高的要求。

3. 性能优化：为了满足日益增长的数据处理需求，Hadoop的性能优化是一个持续关注的重点。

4. 扩展性和可伸缩性：随着系统容量的扩大，需要更加灵活、高效地扩展集群资源，支持更大的工作负载。

5. 安全性增强：随着数据保护和隐私法规的加强，对Hadoop的安全机制提出了更高要求。

6. 新功能开发：例如MapReduce之外的新框架（如Spark）、机器学习库等。

7. 生态系统的建设：Hadoop生态系统中的各种工具和服务也需要不断更新和完善，以更好地服务用户。

8. 社区参与度提升：通过提高社区的活跃度，促进更多的开发者贡献代码和改进现有功能。

9. 云原生化：将Hadoop技术与云计算相结合，提供更加灵活的服务模式。

10. AI与机器学习集成：结合人工智能技术，实现智能化的大数据分析和处理。

具体的三年规划可能会根据Hadoop项目的实际进展、市场需求以及行业趋势而有所不同。建议直接咨询Hadoop项目组或者相关专家获取最新的详细信息。