Hadoop的基础运行模式

主从架构

• Master:主节点运行NameNode、ResourceMananger服务进程
• Slave:从节点，运行DataNode、NodeManager服务进程

主要的服务进程详解

• NameNode,负责记录数据是存在哪个存储空间的,与DataNode通信,通过算法决策将数据分发到节点进行存储
• DataNode,负责实际数据的存储，反馈所在节点的状态信息给NameNode
• 一个HDFS集群包含一个单独的Master节点和多个Slave节点，这里所说的单独的Master节点并不是一个机器或服务器，而是指的逻辑意义上的一个Master组件，它具体可以是1或2台物理服务器，而Slave节点就是指的Slave服务器。可以这么说，由一台Master服务器所架设的NameNode，称之为单NameNode集群，两台Master服务器架设成的NameNode，称之为双NameNode集群，通常，所有的这些机器、或服务器都是普通的Linux机器，在这些Linux服务器上运行着用户级别（user-level）的服务进程。

3种Hadoop运行模式:单机模式、伪分布式模式、分布式模式

1. 单机模式：用于实验，所有服务进程运行在同一台机器上，非分布式文件系统，文件系统直接采用本地文件系统，直接读写本地文件，无论存储和计算都由单机完成。
2. 伪分布式：通过一台机器上不同的Java进程来模拟分布式种不同节点上的服务进程，将文件系统设置程分布式的文件系统，即便是一台机器，也可以看成是逻辑上的分布式。例如：可以在同一台机器上运行NameNode、DataNode，即此机器既管理存储空间也实际存储数据；运行ResourceManager、NodeManager,即此机器既负责资源调度也负责
   作业调度
3. 分布式：就是将伪分布式种运行的一些服务进程放到另外一些机器上运行，例如：把DataNode和NodeManager放到多个从节点上运行，就实现了真正的分布式模式的Hadoop集群