DataNode 和NameNode 是針對數據存放來而言的
JobTracker和TaskTracker是對於MapReduce執行而言的
一：JobTracker
JobTracker協作作業的運行；
負責調度分配每一個子任務task運行於TaskTracker上，如果發現有失敗的task就重新分配其任務到其他節點。
一般情況應該把JobTracker部署在單獨的機器上。JobTracker與TaskTracker把持心跳；
JobTracker失敗：
1：JobTracker失敗在所有的失敗中是最嚴重的一種；
2：hadoop沒有處理jobtracker失敗的機制。--它是一個單點故障。
3：在未來的新版本中可能可以運行多個JobTracker。（hadoop2.0以后）
4：可以使用ZooKeeper來協作JobTracker。（以后會有zookeeper專題）
二：TaskTracker
TaskTracker運行作業划分后的任務
TaskTracker是運行在多個節點上的slaver服務。TaskTracker主動與JobTracker通信，接收作業，並負責直接
執行每一個任務，為了減少網絡帶寬
TaskTracker最好運行在HDFS的DataNode上；
TaskTracker失敗：
1：一個TaskTracker由於崩潰或運行過於緩慢而失敗，它會向JobTracker發送“心跳”。
2：如果有未完成的作業，JobTracker會重新把這些任務分配到其他的TaskTracker上面運行。
3：即使TaskTracker沒有失敗也可以被JobTracker列入黑名單。
三：hadoop調度器 Hadoop Job Scheduler
Hadoop默認的調度器是基於隊列的FIFO調度器：
所有用戶的作業都被提交到一個隊列中，然后由JobTracker先按照作業的優先級高低，再按照作業提交時間 的先后順序選擇將被執行的作業。
優點: 調度算法簡單明了，JobTracker工作負擔輕。
缺點: 忽略了不同作業的需求差異。
Fair Scheduler(公平調度器)：
1：多個Pool，Job需要被提交到某個Pool中；
2：每個pool可以設置最小 task slot（猜測最小的job數），稱為miniShare
3：FS會保證Pool的公平，Pool內部支持Priority（優先級）設置，支持資源搶占（優先級）