用户不应该破坏集群的功能。就是这个意思。想象一下，有一群数据科学家从集群的一位主人那里开始了他们的工作。如果有人启动内存密集型操作，则在同一台计算机上运行的主进程可能最终没有内存并崩溃。这将使整个集群处于失败状态。
如果将客户机节点与主/从节点分开，用户仍可能使客户机崩溃，但集群将保持正常。

首先。。此链接包含有关客户端如何与namenode通信的详细信息
http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=2460260&seqnum=2
据我所知，您的教授希望有一个单独的节点作为客户端，您可以从中运行hadoop作业，但该节点不应该是hadoop集群的一部分。
考虑这样一个场景：您必须从客户机提交hadoop作业，而客户机不是现有hadoop集群的一部分。作业应该在hadoop集群上执行。
namenode和datanode组成hadoop集群，客户端向namenode提交作业。为了实现这一点，客户机应该拥有与namenode相同的hadoop发行版和配置副本。然后，只有客户端才知道job tracker在哪个节点上运行，以及namenode的ip以访问hdfs数据。
查看namenode上的配置，
core-site.xml将具有此属性-

<property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>192.168.0.1:9000</value>
</property>

mapred-site.xml将具有此属性-

<property>
      <name>mapred.job.tracker</name>
      <value>192.168.0.1:8021</value>
 </property>

这两个重要属性必须复制到客户机的hadoop配置中。您需要在mapred-site.xml文件中设置一个addtinal属性，以克服特权操作异常。

<property>
      <name>mapreduce.jobtracker.staging.root.dir</name>
      <value>/user</value>
</property>

您还需要使用namenode和datanode的ip地址和主机名更新客户机的/ets/hosts。
现在您可以使用hadoopjar命令从客户机提交作业，作业将在hadoop集群上执行。注意，您不应该在客户机上启动任何hadoop服务。