Hadoop有三种运行模式，分别是：
- 本地模式：在这种模式下，数据存储在Linux本地，不需要进行分布式处理。
- 伪分布式集群模式：数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，这种模式主要用于测试目的。
- 完全分布式集群模式：数据同样存储在HDFS中，并且多台服务器同时工作。这种模式在企业中得到了大量使用，因为它能够处理大规模的数据集，并提供高吞吐量的数据访问。
每种模式都有其特定的使用场景和优势，根据实际应用的需求和环境配置，可以选择适合的运行模式。例如，对于初学者或小型项目，本地模式或伪分布式集群模式可能更为适合；而对于需要处理超大数据集的企业级应用，完全分布式集群模式则更为理想。
此外，Hadoop的分布式计算特性使得它能够满足扩展性、容错性和可恢复性的核心需求。通过将数据存储在所有或大部分集群节点上，并将计算流向数据，Hadoop能够有效地处理海量数据。同时，Hadoop还提供了高容错性，当集群中的一个或多个节点失败时，作业本身仍然可以完成。
总的来说，Hadoop的运行模式多样，能够适应不同的应用场景和需求，是大数据处理和分析领域的重要工具。
