（1）FairScheduler调度器
当只有一个job在集群中运行时，这个job可以使用整个集群的资源，但是当有其他的jobs提交到集群上的时候，那么在有其他的jobs提交到集群上的时候，那么在那个时刻空闲的内存slot就可以被分配给心提交上来的jobs，所以在一定时间内，每个job都得到了比较平均的cpu使用时间。
（2）TaskTracker的数量和DataNode的数量相同，TaskTracker会定期向JobTracker发送心跳，从而将自己运行的Task的最新状态通知给JobTracker，同时也接收JobTracker返回的指令，从而执行进一步的操作。TaskTracker不仅要和JobTracker通信，也会与其他的TaskTracker进行通信，比如运行Reducer任务的TaskTracker会通过HTTP协议和运行完的mapper任务的TaskTracker进行通信来获得mapper任务的输出。
（3）MapTask产生的部分输出会存储到一个内存buffer中，这个buffer默认的大小为100M,它所对应的配置项为io.sort.mb，可以在提交job的时候修改这个配置项的值，当数据量很大的时候我们可以将这个值调大来减少将数据spill写入到磁盘的次数，从而减少了MapTask与磁盘的交互次数，如果MapTask的性能瓶颈在磁盘上，这样可以大大提高MapTask的处理性能。当缓存中存储的值达到设置的值是，MapTask会单独启动一个线程将内存的buffer写到磁盘上，形成单独的一个spill文件，但是在写入磁盘如果buffer被填满，那么MapTask将会被堵塞。在MapTask正常退出之前，这些spill文件会合并成一个已经分区而且已经排好序的更大的输出文件，其中Combine过程是对MapTask输出的结果进行合并从而减少输出数据所占的磁盘空间，可以降低Mapper输出数据传递给Reduce时的网络开销。
(4)ReduceTask执行过程
当job中的第一个Mapper任务执行完成后，所有的Reduce任务就会被启动，然后尝试从Mapper的输出中获取自己需要的那部分数据，就是Copy过程，也就是shuffle过程，由于Mapp而任务会很多，所以会使用并行的线程来完成数据的copy，默认情况是5.将数据从Mappe热点主机copy到Reduce的本地或者内存当中，默认情况下reduce回直接开始从磁盘读取数据。
（5）在hadoop中Eileen方便集群中各个组件之间的通信，采用了RPC通信协议，考虑到通信效率以及自身的负载情况，在内部实现了一个基于IPC模型的RPC，IPC模型中所有方法要求参数和返回值必须是java的基本类型。