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    （1）Client。Client节点上运行了Map/Reduce程序和JobClient，负责提交Map/Reduce作业和为用户处理结果。
    （2）JobTracker。JobTracker负责协调Map/Reduce作业的执行，是Map/Reduce运行框架里面的主控节点。其功能包含了制定Map/Reduce作业的执行计划、分配任务的Map和Reduce执行节点、监控任务的执行、重新分配是失败的任务等。每个Hadoop集群只有一个JobTracker。
    （3）TaskTracker。它主要负责执行由JobTracker分配的Map或Reduce任务，系统中可以有多个Map TaskTracker或者Reduce TaskTracker。
    2.1.4  Hive的介绍
    Hive是一个建立在Hadoop基础之上的数据仓库[13]，它设计的目的是让熟练掌握SQL语言，但不具备Java编程能力的数据分析人员，能对存储好的结构化数据进行数据查询和处理操作，其中Hive定义的语言为HiveQL，类似于SQL。在Hive中，数据是以库（Database）、表（Table）、分区（Partition）和桶（Bucket）的层次进行组织的，而数据的这些组织形式信息成为元数据，Hive的元数据都集中存放在元数据库（Metastore）中，Hive采用关系数据库（MySQL或Derby）存储元数据
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