图 1 节点复用型MapReduce集群（上图）和节点分离型MapReduce集群（下图）
一 两种常见的MapReduce集群架构
图1,是两种常见的MapReduce集群，前一种可以更节点复用型集群的优点是(1)节约资源(2)提供更高的性能，调度器会根据数据的分布进行任务调度，尽量满足任务和对应的数据在同一物理节点，节点内的数据传输会比节点间的数据传输高。
后一种集群架构的优势是（1）维护方便，分布式存储系统与计算集群分离，各自维护（2）安全性高，采用集中式的存储在多租户的环境下可以较好的进行访问控制。
二 MapReduce集群中节点分类的问题
阅读英文文献或资料的过程中，我们总是会遇到以下这样一些概念，如master,slave,datanode,namenode,jobtrackerandtasktracker. 我们究竟该如何更好的理解这些基础性的概念，在这里很有必要采用多视图的方法。
在同一个集群内，对节点的分类可以遵循以下三个主要方式：
A 按并行计算框架（MapReduce）分类，节点包含obtracker and tasktracker.
B 按分布式文件系统（HDFS）分类，节点包含datanode and namenode
B 按节点所处的角色分类，负责任务调度的master和负责执行任务（slave）
Hadoop中新采用了新MapReduce框架Yarn，其对jobtracker节点的功能进行了进一步划分。
三 MapReduce程序运行过程中涉及的主要进程
要想深入了解mapreduce工作机制，就必须很清楚的了解其工作过程中涉及的全部组件（进程），以图中复用式架构为例，
A 在slave计算节点上存在 (1)datanode 进程，HDFS在数据节点的和守护进程；（2）tasktracker进程，MapReduce框架在计算节点的守护进程；（3）Child进程，具体执行任务的进程，每个Map和Reduce 任务均对应一个这样的进程。
B 在master计算节点上存在 (1)namenode 进程，HDFS元数据服务器上的守护进程；（2）secondarynamenode HDFS 备份元数据服务器上的守护进程；（3）jobtracker进程，MapReduce框架在任务调度节点上的的守护进程；
C 提交任务的Client进程，其主要作用是提交并控制工作任务，查看任务进度。
另外，我们必须更进一步的意识到更细粒度的划分，功能模块。单个进程往往以多线程方式实现，单个或多个线程对应一个功能模块，例如位于TaskTracker内部的http服务器jetty，reduce任务通过http协议与jetty交互获取map输出数据。