Hadoop四种运行模式解析
引言
Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源软件框架。Hadoop采用了分布式计算的思想，将数据分散存储在多台服务器上，并通过MapReduce算法实现数据的处理和计算。在Hadoop中，有四种主要的运行模式，包括本地模式、伪分布式模式、完全分布式模式和高可用性模式。本文将对这四种运行模式进行详细介绍，并给出相应的代码示例。
本地模式
本地模式是Hadoop最简单的运行模式，它在单个节点上运行Hadoop任务，不需要任何配置。在本地模式下，Hadoop只使用单个Java虚拟机来模拟整个Hadoop集群的功能。这种模式适用于在开发和测试阶段快速验证代码逻辑。
```java
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
在本地模式下，我们可以直接运行Hadoop任务，而不需要启动Hadoop集群。这样可以加快代码开发和调试的速度。
## 伪分布式模式
伪分布式模式是在单个节点上模拟一个分布式环境，所有Hadoop组件都运行在同一个节点上。在这种模式下，Hadoop集群的各个组件仍然可以相互通信，但是由于所有组件都运行在同一个节点上，因此没有实现真正的分布式计算。伪分布式模式适用于在本地机器上模拟真实的Hadoop集群环境。
```markdown
```java
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
在伪分布式模式下，我们可以模拟真实的Hadoop集群环境，并进行代码的调试和测试。
## 完全分布式模式
完全分布式模式是Hadoop最常用的运行模式，它通过启动多个节点上的Hadoop组件来实现数据的存储和处理。在完全分布式模式下，Hadoop集群由多台物理机器或虚拟机组成，每台机器都运行Hadoop的各个组件。这种模式适用于大规模数据的存储和处理。
```markdown
```java
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://namenode:9000/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://namenode:9000/output"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
在完全分布式模式下，我们可以利用Hadoop集群的强大计算
