概述
Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构。
Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。
Slave：负责任务的执行和任务状态的回报，即MapReduce中的TaskTracker。
JobTracker剖析
概述：JobTracker是一个后台服务进程，启动之后，会一直监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息
JobTracker的主要功能
作业控制：在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。
最重要的是状态监控：主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。
主要作用：
- 容错和为任务调度提供决策依据
- 资源管理。
TaskTracker剖析
TaskTracker概述
TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁：一方面，从JobTracker接收并执行各种命令：运行任务、提交任务、杀死任务等；另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信。
TaskTracker的功能：
- 汇报心跳：Tracker周期性将所有节点上各种信息通过心跳机制汇报给
JobTracker。这些信息包括两部分：
*机器级别信息：节点健康情况、资源使用情况等。
*任务级别信息：任务执行进度、任务运行状态等。
- 执行命令：JobTracker会给TaskTracker下达各种命令，主要包括：启动任务(LaunchTaskAction)、提交任务(CommitTaskAction)、杀死任务(KillTaskAction)、杀死作业(KillJobAction)和重新初始化(TaskTrackerReinitAction)。
总结
JobTracker 对应于 NameNode
TaskTracker 对应于 DataNode
DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的
JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的
mapreduce中几个主要概念，mapreduce整体上可以分为这么几条执行线索：
jobclient，JobTracker与TaskTracker。
- JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，
并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker创建每一个Task（即MapTask和ReduceTask）
并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行
- JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，
并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上。
- TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。
TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上.