单机模式
直接解压使用，什么都不配置，并且在一个节点上
没有分布式文件系统的，所用的所有文件都来自于本地
一般在测试时使用
伪分布式
可以看做是完全分布式但是跑在一个节点上，所有的进程全部配置到同一个节点
有分布式文件系统的，只不过这个文件系统只有一个节点
个人学习、测试使用
完全分布式
各个进程运行在相应的节点上
hdfs为例：
在宏观上看就是一个大节点
后台采用的硬件配置是三台机器的硬件配置之和，但是对于用户来说完全感觉不到
在完全分布式中有主节点，有从节点。
主节点namenode只有一个，从节点有多个，真实生产中namenode会单独做一个节点
如果集群中namenode宕机，整个集群不可以使用：
namenode：
1)、主要作用存储元数据（管理数据的数据，存储的就是datanode存储数据的描述）
数据存储在datanode的哪一个节点，数据是谁上传的等等
2)、处理读写请求 上传 下载
datanode：负责集群中直接数据存储的
如果集群中namenode宕机，整个集群不可以使用，这个也是完全分布式的一大缺点，存在单点故障问题
一般在学习或公司中测试用，或生产环境节点个数比较少时
节点数目越多namenode宕机的可能性越大
助理secondarynamenode：只是一个助理 只是分担namenode的压力，但是不能代替
架构：一主多从
高可用
最广泛的搭建方式
高可用：集群可以持续对外提供服务，做到7*24小时不间断
依赖于zookeeper
集群架构：双主多从
会有两个namenode，但是在同一个时间只有一个是活跃的namenode，活跃的namenode称为active，另外一个处于热备份状态，一般称这个主节点叫做standby。两个主节点存储的元数据是一模一样的。
当active namenode宕机的时候，standby namenode可以立马切换为active namenode对外提供服务，就会做到集群持续对外提供服务的功能，如果过一段时间刚才宕机的namenode又活过来了，这个namenode只能是standby的。
缺陷：在同一个时间中集群只有一个active namenode，也就是说集群的主节点的能力只有一个，如果集群中节点个数过多(1000节点)的时候，会造成namenode崩溃
namenode存储的是元数据，元数据过多的时候会造成namenode崩溃（两个都崩溃）没有真正的分担namenode的压力
实际生产中常用
联邦机制
同一个集群中可以有多个主节点，这些主节点的地位是一样的。
同一个时间可以有多个活跃的namenode
active namenode共同使用集群中所有的datanode，每个namenode只负责集群中的datanode上的一部分数据
联邦 + 高可用
超大集群使用