Hadoop的三种运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式

单机模式

单机模式是Hadoop最简单的运行模式。在单机模式下，所有Hadoop组件都运行在单个机器上，包括HDFS、MapReduce等。由于只有一个节点参与计算，单机模式适用于开发和测试阶段，不适合用于处理大规模数据。在单机模式下，Hadoop的所有组件运行在同一进程中，能够快速展示整个处理流程，方便开发人员进行调试和验证

伪分布式模式

伪分布式模式是Hadoop的中级运行模式。在伪分布式模式下，Hadoop的各个组件运行在单台计算机上，但每个组件都是独立运行的。这意味着可以模拟一个小规模的分布式环境，包括一个主节点Namenode和多个工作节点Datanode。伪分布式模式适用于在本地环境中进行开发和测试，并且能够模拟数据分片和分布式计算的过程，从而更真实地了解Hadoop的工作原理。

以下是配置 Hadoop 伪分布式模式的一般步骤：

1、安装Hadoop

2、配置 HDFS：编辑 Hadoop 配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml ，设置适当的配置参数。例如，指定本地文件系统作为 HDFS 的存储路径，并设置副本数。

3、配置 YARN：编辑 YARN 配置文件 yarn-site.xml ，设置适当的参数，如指定本地资源管理器地址和可用的计算资源。

4、设置环境变量：将 Hadoop 的 bin 目录路径添加到系统的 PATH 环境变量中。

5、配置 SSH：启用 SSH，并配置免密登录以设置 Hadoop 的分布式通信。

6、启动 Hadoop：运行启动脚本，启动 HDFS 和 YARN。可以通过浏览器访问相应的管理控制台，如 NameNode 页面、ResourceManager 页面等。

7、执行任务和作业：提交 MapReduce 任务或其他计算任务到 Hadoop 集群，并通过 Hadoop 提供的 API 或命令行工具进行操作。

需要注意的是，伪分布式模式仅适用于开发和测试目的，因为只有一个物理/虚拟机器负责运行所有的组件，所以它并不能提供真正的分布式性能和容错能力。

总之，Hadoop 伪分布式模式是用于在单台计算机上模拟分布式环境的配置方式，可用于本地开发、调试和验证大数据应用程序。这里只做简单的介绍，感兴趣的可以自己搭一下玩玩，重点是下面的完全分布式模式。

完全分布式模式

完全分布式模式是Hadoop的最常用运行模式。在完全分布式模式下，Hadoop集群由多台计算机组成，每个节点扮演着不同的角色。集群中包含一个主节点Namenode和多个工作节点Datanode，每个节点负责存储和处理数据。完全分布式模式可以处理大规模的数据集，并且具有高可靠性和容错性。Hadoop集群通过分布式存储和计算的方式，实现了大规模数据的快速处理和分析。

准备工作

1）准备三台服务器，安装并配置jdk和hadoop

2）集群部署规划

注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器，ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上

3）配置文件说明

Hadoop配置文件分为两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。

配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个路径下面，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

core-site.xml：这个文件包含了Hadoop核心配置的相关属性，比如文件系统的默认URI (fs.defaultFS)、临时文件目录 (hadoop.tmp.dir)等。

hdfs-site.xml：这个文件包含了HDFS（Hadoop分布式文件系统）的相关配置属性，比如副本数 (dfs.replication)、数据块大小 (dfs.blocksize)等。

mapred-site.xml：这个文件包含了MapReduce框架的相关配置属性，比如MapReduce作业历史服务器地址 (mapreduce.jobhistory.address)、任务并行度 (mapreduce.job.running.map.limit)等。在较新的Hadoop版本中，这个文件被废弃，相关配置已经移动到yarn-site.xml中。

yarn-site.xml：这个文件包含了YARN（Yet Another Resource Negotiator）的相关配置属性，比如NodeManager的内存限制 (yarn.nodemanager.resource.memory-mb)、ApplicationMaster的内存限制 (yarn.app.mapreduce.am.resource.mb)等。

配置集群

配置core-site.xml 文件

复制代码

<configuration>
    <!-- 指定NameNode的地址-->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
    </property>
    <!-- 指定Hadoop数据的存储目录-->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-3.2.4/data</value>
    </property>
    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为amo-->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>amo</value>
    </property>
</configuration>

配置hdfs-site.xml 文件

复制代码

<configuration>
    <!-- nn web端访问地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>
    <!-- 2nn web端访问地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop104:9868</value>
    </property>
</configuration>

配置yarn-site.xml 文件

复制代码

<configuration>
    <!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- 指定ResourceManager的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

配置mapred-site.xml 文件

复制代码

<configuration>
    <!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上-->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

配置完成之后，在集群上分发配置好的Hadoop配置文件，然后去hadoop103和hadoop104查看配置文件分发情况