Hadoop 提供了三種運(yùn)行模式，它們是：

　　1. 本地(Local)模式：在本地模式下，Hadoop 運(yùn)行在單機(jī)上，并且不涉及分布式計(jì)算和存儲(chǔ)。這種模式主要用于開發(fā)和調(diào)試目的，以及在較小的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行簡(jiǎn)單的 MapReduce 任務(wù)。本地模式非常適合初學(xué)者和開發(fā)人員，用于驗(yàn)證算法的正確性和邏輯。

　　2. 偽分布式(Pseudo-Distributed)模式：在偽分布式模式下，Hadoop 模擬了一個(gè)分布式環(huán)境，其中包含多個(gè)節(jié)點(diǎn)，但實(shí)際上仍然在單臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行。這種模式適合用于在本地開發(fā)環(huán)境中進(jìn)行分布式計(jì)算的測(cè)試和驗(yàn)證。它模擬了分布式環(huán)境的行為，允許你編寫和調(diào)試分布式應(yīng)用程序，同時(shí)不需要真正的分布式集群。

　　3. 分布式(Distributed)模式：在分布式模式下，Hadoop 運(yùn)行在真正的分布式環(huán)境中，使用多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)來(lái)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。這是 Hadoop 的核心運(yùn)行模式，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。分布式模式能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理和存儲(chǔ)，通過橫向擴(kuò)展提供高性能和可伸縮性。

　　以下是三種運(yùn)行模式的應(yīng)用場(chǎng)景：

　　1. 本地模式適用于：

　　- 初學(xué)者學(xué)習(xí) Hadoop 和 MapReduce 的基本概念和操作。

　　- 快速驗(yàn)證和調(diào)試算法、邏輯和數(shù)據(jù)處理流程。

　　- 在小規(guī)模數(shù)據(jù)集上運(yùn)行簡(jiǎn)單的 MapReduce 任務(wù)，不需要分布式環(huán)境的特性。

　　2. 偽分布式模式適用于：

　　- 在本地開發(fā)環(huán)境中進(jìn)行分布式計(jì)算的測(cè)試和驗(yàn)證。

　　- 編寫和調(diào)試分布式應(yīng)用程序，同時(shí)不需要真正的分布式集群。

　　- 了解和熟悉 Hadoop 分布式架構(gòu)和組件的行為。

　　3. 分布式模式適用于：

　　- 處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，需要并行處理和存儲(chǔ)的能力。

　　- 構(gòu)建真正的生產(chǎn)級(jí)分布式應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)處理流水線。

　　- 需要高性能、可伸縮性和容錯(cuò)性的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。

　　需要注意的是，分布式模式需要設(shè)置和配置一個(gè)真實(shí)的 Hadoop 集群，包括多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。這需要一定的硬件資源和系統(tǒng)管理能力。因此，在學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)階段，本地模式和偽分布式模式通常是更常見和可行的選擇。