Hadoop是一种开源的大数据处理框架，其设计初衷是为了处理大规模数据集，尤其是那些无法装入单台计算机内存的数据。本文将深入探讨Hadoop集群运行的三种主要模式：单机（本地）模式、伪分布式模式和全分布式模式。
1. **单机（本地）模式**
- 单机模式是在一台机器上运行Hadoop的所有组件，包括Hadoop守护进程和MapReduce任务。它主要用于开发阶段，因为不需要完整的DFS（分布式文件系统）支持，而是使用本地文件系统进行操作。由于没有守护进程，它不适用于生产环境，且较少在实际工作中使用。
2. **伪分布式模式**
- 在伪分布式模式下，所有Hadoop守护进程（如NameNode、JobTracker等）都在一台机器上运行，模拟分布式环境，便于开发和测试。这个模式适合小型数据集，但并不适合大规模数据处理，因为它没有真正的分区和复制机制。
3. **全分布式模式**
- 全分布式模式是Hadoop在生产环境的标准配置，涉及多台机器协作处理大数据。Namenode、Jobtracker和Tasktracker分别在不同的服务器上运行，实现了真正的分布式计算。这种模式的关键在于主节点（如Namenode）与从节点（如Datanode和Tasktracker）之间的通信和数据分发。
4. **其他知识点**
- VM（虚拟机）与Pseudo分布式模式不是一个概念，Pseudo仅适用于Hadoop的特定部署场景。
- Hadoop遵循UNIX的目录结构，例如有"conf"目录用于存储配置文件。
- 安装Hadoop时，常见于"/usr/lib/hadoop-0.20/"目录，但在现代版本中，可能需要查看具体安装路径。
- Namenode的默认端口是70，Jobtracker是30，Tasktracker是60。
- Hadoop的配置已经从早期的hadoop-default.xml和hadoop-site.xml演变为现在的core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
- RAM溢出因子（Spillfactor）指的是Hadoop临时文件系统（Hadoop-temp）中用于存储数据的大小。
- fs.mapr.working.dir是一个配置选项，它可能指定了一个特定的工作目录，但并不是单一目录，可能需要根据具体需求进行配置。
通过理解和掌握这三种模式以及相关的细节，面试者可以展示对Hadoop基础架构的理解，这对于求职者来说是非常重要的技能点。在实际应用中，理解如何根据项目需求选择合适的模式，并能够配置和优化Hadoop环境，对于大数据处理工程师来说是必不可少的能力。
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