1、Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价硬件设备组成的集群上运行应用程序，并未应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System），Mapreduce和Hbase，他们分别是Google云计算核心技术GFS，Mapreduce和Bigtable的开源实现。Hadoop集群有三种运行模式，分别为单机模式，伪分布式模式和完全分布式模式。hadoop完全分布式：3个及以上的实体机或者虚拟机组件的机群。hadoop伪分布式：一个节点。
2、单机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。默认情况下，Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。hadoop完全分布式：3个及以上的实体机或者虚拟机组件的机群。通过分析bin/hadoop脚本可知，-jar并不是bin/hadoop脚本定义的参数，此脚本会把-jar作为Java的参数，Java的-jar参数表示执行一个Jar文件(这个Jar文件必须是一个可执行的Jar,即在MANIFEST中定义了主类),此时外部定义的classpath是不起作用的，因而会抛出java.lang.NoClassDefFoundError异常。而jar是bin/hadoop脚本定义的参数，会调用Hadoop自己的一个工具类RunJar，这个工具类也能够执行一个Jar文件，并且外部定义的classpath有效。
3、伪分布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。