MapReduce是单个jobstracker和多个tasktracker的组合。一般jobstracker和HDFS中的namenode在同一个节点，也可配置为单独节点；tasktracker和datanode必须是同一个节点。jobstracker是整个MapReduce系统的主控节点。
1. jobstracker节点-Master节点：
（1）负责调度构成一个作业的全部任务，将之分配到不同的从属节点上。
（2）通过心跳机制监控从属节点运行状况。一旦有意外，会立刻将任务转移。2. tasktracker节点-Slave节点：
（1）负责执行主控节点分配的任务。
（2）tasktracker 和 datanode 是同一个节点，以实现移动运算达到高效性。3. MapReduce分布式运算工作流程：
我们按照WordCount的例子来讲解：
（1）首先，jobstracker按照block块数量划分出tasktracker，每个task对应一个datanode。 （2）然后，全部block块读取完毕，抽象出完整文件，再将文件分片，分片大小默认是和Block块相同的。 （3）之后，每个文件片对应一个map方法，map中执行K1V1遍历，输出K2V2。 （4）接着，由MapReduce模型执行多个shuffle操作，归并数据。输出K2[V2]。 （5）最后，每个shuffle结果输入一个reduce方法，按照我们的逻辑输出K3V3，并又以Block文件块形式保存到磁盘上。上面5个步骤是按照图示的简单讲解，其中还有一些细节没有讲到。比如分片后的序列化、map之前的归并、reduce之前的分区等等。这些在后续章节会做出讲解。
现在这部分内容会很难理解，但记无妨。在下一章节中讲到WordCount代码时回想此图就会很快明白。- end