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, Secondary NameNode )，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 Secondary NameNode 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。
伪分布模式安装步骤：
1.解压到某目录下并设置JAVA_HOME。
2.修改配置文件：
a)修改conf/core-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
b)修改conf/mapred-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
c)修改conf/hdfs-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
＃参数 fs.default.name 指定 NameNode 的 IP 地址和端口号。缺省值是 file:///, 表示使用本地文件系统, 用于单机非分布式模式。此处我们指定使用运行于本机 localhost 上的 NameNode。
＃参数 mapred.job.tracker 指定 JobTracker 的 IP 地址和端口号。缺省值是 local, 表示在本地同一 Java 进程内执行 JobTracker 和 TaskTracker, 用于单机非分布式模式。此处我们指定使用运行于本机 localhost 上的 JobTracker ( 用一个单独的 Java 进程做 JobTracker )。
＃参数 dfs.replication 指定 HDFS 中每个 Block 被复制的次数，起数据冗余备份的作用。 在典型的生产系统中，这个数常常设置为3。
3.配置ssh,使得本机ssh登录本机无密码。
[root@localhost Hadoop]# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
Generating public/private dsa key pair.
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_dsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_dsa.pub.
The key fingerprint is:
74:79:98:eb:fa:e0:53:aa:e3:1b:e4:a4:16:7a:6b:31 root@localhost.localdomain
[root@localhost hadoop]# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
4.格式化hadoop系统并启动。
[root@localhost hadoop]# bin/hadoop namenode -format ＃第一次启动hadoop先要格式化整个hadoop系统
[root@localhost hadoop]# bin/start-all.sh #bin下有相关启动，停止命令。
starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/bin/../logs/hadoop-sword-namenode-localhost.localdomain.out
localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/bin/../logs/hadoop-root-datanode-localhost.localdomain.out
localhost: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/bin/../logs/hadoop-root-secondarynamenode-localhost.localdomain.out
starting jobtracker, logging to /usr/local/hadoop/bin/../logs/hadoop-sword-jobtracker-localhost.localdomain.out
localhost: starting tasktracker, logging to /usr/local/hadoop/bin/../logs/hadoop-root-tasktracker-localhost.localdomain.out
故障诊断：
(1) 执行 $ bin/start-all.sh 启动 Hadoop 进程后，会启动5个 java 进程(如上), 同时会在 /tmp 目录下创建五个 pid 文件记录这些进程 ID 号。通过这五个文件，可以得知 namenode, datanode, secondary namenode, jobtracker, tasktracker 分别对应于哪一个 Java 进程。当你觉得 Hadoop 工作不正常时，可以首先查看这5个 java 进程是否在正常运行。
(2) 使用 web 接口。访问 :50030 可以查看 JobTracker 的运行状态。访问 :50060 可以查看 TaskTracker 的运行状态。访问 :50070 可以查看 NameNode 以及整个分布式文件系统的状态，浏览分布式文件系统中的文件以及 log 等。
(3) 查看 ${HADOOP_HOME}/logs 目录下的 log 文件，namenode, datanode, secondary namenode, jobtracker, tasktracker 各有一个对应的 log 文件，每一次运行的计算任务也有对应用 log 文件。分析这些 log 文件有助于找到故障原因。
看看它怎么跑的 ：
[root@localhost hadoop]# bin/hadoop dfs -put ./test-in input
#将本地文件系统上的 ./test-in 目录拷到 HDFS 的根目录上，目录名改为 input
#执行 bin/hadoop dfs –help 可以学习各种 HDFS 命令的使用。
[root@localhost hadoop]# bin/hadoop jar hadoop-0.20.1-examples.jar wordcount input output
#下面查看执行结果:
#将文件从 HDFS 拷到本地文件系统中再查看：
[root@localhost hadoop]# bin/hadoop dfs -get output ./output ＃最后一个参数是本地文件
[root@localhost hadoop]# cat output/*
cat: output/_logs: 是一个目录
bye 1
googbye 1
hadoop 2
hello 2
world 2
#也可以直接查看
[root@localhost hadoop]# bin/hadoop dfs -cat output/*
cat: Source must be a file.
bye 1
googbye 1
hadoop 2
hello 2
world 2
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Hadoop上运行WordCount以及本地调试:
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