Hadoop这头大 象奔跑起来，需要在集群中运行一系列后台(deamon）程序。不同的后台程序扮演不用的角色，这些角色由NameNode、DataNode、 Secondary NameNode、JobTracker、TaskTracker组成。其中NameNode、Secondary NameNode、JobTracker运行在Master节点上，而在每个Slave节点上，部署一个DataNode和TaskTracker，以便这个Slave服务器运行的数据处理程序能尽可能直接处理本机的数据。对Master节点需要特别说明的是，在小集群中，Secondary NameNode可以属于某个从节点；在大型集群中，NameNode和JobTracker被分别部署在两台服务器上。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。Hadoop提供的分布式文件系统（HDFS）主要负责各个节点的数据存储，并实现了 高吞吐率的数据读写。

1、job 一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”；

2、task 从一个job划分出来、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。

3、jobtracker 负责集群作业控制和资源管理，是mapreduce框架的大脑。

那么MapReduce在这个过程中到底做了那些事情呢？这就是本文以及接下来的一片博文将要讨论的问题，当然本文主要是围绕客户端在作业的提交过程中的工作来展开。先从全局来把握这个过程吧！

JobClient

配置好作业之后，就可以向JobTracker提交该作业了，然后JobTracker才能安排适当的TaskTracker来完成该作业。（JobTracker是mapreduce框架中的主服务器，TaskTracker是从服务器）。