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1、local模式

数据在本地，代码也在本地，使用本机的电脑的资源运行我们的MR

输入和输出路径指的都是本地路径，运行时耗费的资源也是本地资源。

2、local模式2

数据在hdfs上，代码在本地，使用本机的电脑的资源运行我们的MR

        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");    Configuration configuration = new Configuration();configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.32.128:9820");// 使用本地的资源（CPU,内存等）, 也可以使用yarn平台跑任务configuration.set("mapreduce.framework.name","local");

这个里面的输入和输出路径指的是hdfs上的路径。

3、Yarn模式

数据在hdfs上，代码 跑 在yarn上。

        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root");    Configuration configuration = new Configuration();configuration.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.32.128:9820");configuration.set("mapreduce.framework.name","yarn");// 跨平台任务提交打开configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");