1.单机(非分布式)模式
这种模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统，一般仅用于本地MR程序的调试。
默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。
1. 不对配置文件进行修改。
2. 使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。
3. Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。
4. 用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。
2.伪分布式运行模式
这种模式
也是在一台单机上运行，
但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点: (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode)
请注意分布式运行中的这几个结点的区别：
- 从分布式存储的角度来说，集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组成,另有一个SecondaryNameNode作为NameNode的备份。
- 从分布式应用的角度来说，集群中的结点由一个JobTracker和若干个TaskTracker组成，JobTracker负责任务的调度，TaskTracker负责并行执行任务。TaskTracker必须运行在DataNode上，这样便于数据的本地计算。JobTracker和NameNode则无须在同一台机器上。一个机器上，既当namenode，又当datanode,或者说 既 是jobtracker,又是tasktracker。没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算，故称为"伪分布式"。开启多个进程模拟完全分布式，但是并没有真正提高程序执行的效率
3.完全分布式模式
真正的分布式，由3个及以上的实体机或者虚拟机组件的机群。
基础架构：
MapReduce执行过程：
参阅： https://www.cnblogs.com/wooluwalker/p/9130363.html