Hadoop的三种运行模式（启动模式）

1.1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode）

• 默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。
• 不对配置文件进行修改。
• 使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。
• Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。
• 用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。

1.2、伪分布式模式（Pseudo-Distrubuted Mode）

• Hadoop的守护进程运行在本机机器，模拟一个小规模的集群。
• 在一台主机模拟多主机。
• Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker这些守护进程都在同一台机器上运行，是相互独立的Java进程。
• 在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务，来管理的独立进程。在单机模式之上增加了代码调试功能，允许检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。类似于完全分布式模式，因此，这种模式常用来开发测试Hadoop程序的执行是否正确。
• 修改3个配置文件：core-site.xml（Hadoop集群的特性，作用于全部进程及客户端）、hdfs-site.xml（配置HDFS集群的工作属性）、mapred-site.xml（配置MapReduce集群的属性）
• 格式化文件系统

1.3、全分布式集群模式（Full-Distributed Mode）

• Hadoop的守护进程运行在一个集群上。
• Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上，是真正的生产环境。
• 在所有的主机上安装JDK和Hadoop，组成相互连通的网络。
• 在主机间设置SSH免密码登录，把各从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表。
• 修改3个配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml，指定NameNode和JobTraker的位置和端口，设置文件的副本等参数。
• 格式化文件系统

  注意：所谓分布式要启动守护进程，即：使用分布式hadoop时，要先启动一些准备程序进程，然后才能使用比如 start-dfs.sh,start-yarn.sh。而本地模式不需要启动这些守护进程

三种模式的集群必须配置信息：

下面详细分析配置三种模式的“集群”所需要的必须配置。可以配置完，体验一把，就可以主观地感受三种之间的区别。

参考：https://blog.csdn.net/qq_35571554/article/details/83216656
《Hadoop权威指南 第四版》