Hadoop是一个开源框架，由Apache软件基金会管理，使用户能够利用简单的编程模型处理跨计算机集群的大数据集。Hadoop设计用于从单台服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。Hadoop框架由存储部分（Hadoop分布式文件系统，HDFS）和处理部分（MapReduce）组成。Hadoop可以在三种模式下运行：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
单机（本地）模式：
单机模式是Hadoop的最简单形式，它默认不使用HDFS，只使用本地文件系统进行输入输出。在单机模式下，Hadoop的全部组件都运行在一个Java虚拟机（JVM）实例中。由于不需要进行分布式计算，单机模式是开发和测试MapReduce程序的一个良好起点，可以确保程序的基本逻辑在进行分布式处理之前就是正确的。这种模式不需要特殊的配置，可以用来快速检验算法的正确性，但由于它不进行分布式处理，无法发挥出Hadoop处理大数据的能力。
伪分布式模式：
伪分布式模式，顾名思义，是在单个机器上模拟Hadoop运行在一个完全分布式集群的状态。在该模式下，Hadoop的每个守护进程（例如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager）将在单个机器上的不同Java进程中运行。伪分布式模式使用HDFS作为存储系统，并可以模拟集群计算，使用户可以在不拥有物理集群的情况下测试Hadoop的分布式功能。使用伪分布式模式能够检验Hadoop的配置，并确保HDFS和MapReduce组件能够在分布式模式下协同工作。
完全分布式模式：
完全分布式模式是Hadoop的生产部署模式，这种模式下，Hadoop运行在一个由多个节点组成的集群上。每个节点承载不同的守护进程，例如NameNode和ResourceManager只在主节点上运行，DataNode和NodeManager在每个从节点上运行。在该模式下，数据会分布存储在集群的多个节点上，MapReduce作业会在多台机器上分布执行。这种模式可以充分发挥出Hadoop处理大规模数据集的功能，并可以实现高可靠性和高可用性。
拥有这三种模式可以使得Hadoop用户在不同的场景下有不同的选择，从最初的算法测试到最终的集群部署，都有适当的环境。用户可以在单机模式下快速开发和测试基本功能，然后在伪分布式模式下检验Hadoop的配置和分布式特性，最终在完全分布式模式下进行实际的生产部署和大规模数据处理。这种递进式的开发和部署模式可大大降低开发和维护的复杂性，同时确保系统的稳定性和可拓展性。
在配置Hadoop集群之前，了解这三种模式的特点、适用场景和配置差异是非常重要的。这有助于用户根据个人需求和资源情况，选择最适合自己的Hadoop运行模式。在最初的学习和开发阶段，单机模式和伪分布式模式能为用户提供便利和成本效益。进而，当用户要处理大规模数据集时，完全分布式模式将是理想的选择。
