Hadoop三种运行模式（单机模式、伪分布式模式、全分布式集群模式）

喜欢ヅ旅行 2022-03-28 09:22 2933阅读 0赞

## 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。**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>组件名称</th> 
   <th>属性名称</th> 
   <th>本地模式</th> 
   <th>伪分布式</th> 
   <th>完全分布式</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Common</td> 
   <td>fs.defaultFs</td> 
   <td>file:///(默认)</td> 
   <td>hdfs://localhost/</td> 
   <td>hdfs://namenode</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>HDFS</td> 
   <td>dfs.replication</td> 
   <td>N/A</td> 
   <td>1</td> 
   <td>3(默认)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MapReduce</td> 
   <td><a href="http://mapreduce.framework.name" rel="nofollow">mapreduce.framework.name</a></td> 
   <td>local(默认）</td> 
   <td>yarn</td> 
   <td>yarn</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Yarn</td> 
   <td>yarn.resoucemanager.hostname<br>yarn.nodemanager.auxservice</td> 
   <td>N/A<br>N/A</td> 
   <td>localhost<br>mapreduce_shuffle</td> 
   <td>resoucemanager<br> maperduce_shuffle</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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参考：[https://blog.csdn.net/qq\_35571554/article/details/83216656][https_blog.csdn.net_qq_35571554_article_details_83216656]  
《Hadoop权威指南 第四版》

[start-dfs.sh]: http://start-dfs.sh
[start-yarn.sh]: http://start-yarn.sh
[https_blog.csdn.net_qq_35571554_article_details_83216656]: https://blog.csdn.net/qq_35571554/article/details/83216656