Hadoop的三种运行模式

2024年1月3日 192次阅读来源: 执2017

很懒，只想转载

文章一：

hadoop的三种运行模式区别及配置详解

转自：https://blog.csdn.net/qq_26442553/article/details/78710170

基于hadoop进行开发时，有时候，会被hadoop的三种运行模式搞混，也会被hadoop集群有哪些配置弄得晕头转向，因为看不同的文档有不同的配置方法。所以要先弄明白hadoop的运行模式，以及对应模式的有哪些必须配置，尤为重要，做到心中有数。

首先配置hadoop的组件，均可以利用XML文件进行配置，四个配置文件：core-site.xml文件用于配置通用属性（common），hdfs-site.xml文件用于HDFS的属性配置，mapred-site.xml文件用于配置MapReduce属性，yarn-site.xml用于YARN的配置。这些文件都存储在hadoop安装目录下的etc/hadoop子目录中（当然实际配置时也可以将etc/hadoop目录及其文件复制到另外一个位置，这样做的好处是将配置设置和安装文件隔离开。如果这样做的话，需要在环境变量中将HADOOP_CONF_DIR设置成指向那个新目录，或者在启动守护进程时使用–config配置选项）。其中。以上四个配置文件系统都有默认设置，分别保存在share/doc子目录下的4个HTML文件中，core-defalut.xml等等。

Hadoop的三种运行模式：

1.独立（本地）运行模式：无需任何守护进程，所有的程序都运行在同一个JVM上执行。在独立模式下调试MR程序非常高效方便。所以一般该模式主要是在学习或者开发阶段调试使用。

2.伪分布式模式： Hadoop守护进程运行在本地机器上，模拟一个小规模的集群，换句话说，可以配置一台机器的Hadoop集群,伪分布式是完全分布式的一个特例。

3.完全分布式模式：Hadoop守护进程运行在一个集群上。

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。

组件名称	属性名称	本地模式	伪分布式	完全分布式
Common	fs.defaultFs	file:///(默认)	hdfs://localhost/	hdfs://nanmenode
HDFS	dfs.replication	N/A	1	3(默认)
MapReduce	mapreduce.framework.name	local(默认）	yarn	yarn
Yarn	yarn.resoucemanager.hostname yarn.nodemanager.auxservice	N/A N/A	localhost mapreduce_shuffle	resoucemanager maperduce_shuffle

注意：在本地模式下，将使用本地文件系统和本地MapReduce运行器。在分布式模式下，将启动HDFS和YARN守护进程。

文章二：

Hadoop架构介绍——Hadoop的三种运行模式

转自：https://blog.csdn.net/u013063153/article/details/53115216

三种模式:

-单机模式

-伪分布式模式

-完全分布式模式

单机模式

-默认模式。

-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。

伪分布式模式

-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

完全分布式模式

-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

伪分布式示例：

1.core-site.xml修改

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://localhost</value>

</property>

</configuration>

2.对hdfs-site.xml修改（主要是用来指定集群中数据块的副本系数）

<name>dfs.replication</name>

</property>

</configuration>

3.对mapred-site.xml修改

<name>mapred.job.tracker</name>

<value>localhost:8021</value>

</property>

</configuration>

4.对文件系统进行格式化

hadoop namenode -format

5.启动守护进程

bin文件下

运行start-all.sh

启动HDFS和MapReduce的守护进程

至此，NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程启动。

完全分布式模式示例：

假设有3台主机，其中1台主节点，2台从节点。

主节点和从节点配置相同。

1.core-site.xml修改

<name>fs.default.name</name>

</property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/home/test/haddoop-data/tmp</value>//临时文件夹

</property>

</configuration>

2.对hdfs-site.xml修改（主要是用来指定集群中数据块的副本系数）

<value>/home/test/hadoop-data/hafs/name</value>

</property>

<value>/home/test/hadoop-data/hafs/data</value>

</property>

<name>dfs.replication</name>

</property>

</configuration>

3.对mapred-site.xml修改

<name>mapred.job.tracker</name>

</property>

</configuration>

4.对配置文件下的conf/slaves进行编辑（将从节点的IP写入）

localhost

192.168.56.12

192.168.56.13

5.设置SSH免密码登录

ssh-keygen

将公钥密令追加到信任授权列表中

cat /home/test/.ssh/id_rsa.pub >>authorized_keys

6.在分节点上进行操作

将主节点的公钥复制到分节点上：

scp test(这个是计算机用户名)@192.168.56.11:home/test/.ssh/id_rsa.pub /home/test/.ssh

将主节点上的Hadoop复制到分节点上：

scp -r test@192.168.56.11:/opt/hadoop-1.2.1 /opt/

将拷贝来的公钥文件添加到信任列表中

cat /home/test/.ssh/id_rsa.pub >>/home/test/.ssh/authorized_keys

7.格式化HDFS主节点

hadoop namenode -format

8.启动

/opt/hadoop-1.2.1/bin/start-dfs/sh

    原文作者：执2017
    原文地址: https://blog.csdn.net/zane3/article/details/79829175
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