MapReduce作业跟踪器，它是如何与其他组件协同工作的？

MapReduce JobTracker是Hadoop的核心组件，负责任务调度、监控和资源管理。

Hadoop的MapReduce框架采用了Master/Slave架构，主要由以下几个组件组成：Client、JobTracker、TaskTracker和Task，这些组件共同协作，实现了分布式计算的功能，以下是对这些组件的具体描述：

1、Client：用户编写的Map Reduce程序通过Client提交到Job Tracker端；用户可以通过Client提供的一些接口查看作业运行状态，在Hadoop内部用“作业”（Job）来表示Map Reduce程序，一个Map Reduce程序可对应若干个作业，每个作业会被分解成若干个Map/Reduce任务（Task）。

2、JobTracker：JobTracker主要负责资源监控和作业调度，Job Tracker监控所有的TaskTracker与作业的健康状况，一旦发现失败情况后，会将相应的任务转移到其它节点；Job Tracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器，而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源，在Hadoop中任务调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的需求设计相应的调度器。

3、TaskTracker：Task Tracker会周期性的通过HeartBeat将本届电商资源的使用情况和任务的运行进度汇报给Job Tracker，同时接受Job Tracker发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等），Task Tracker使用“slot”等量划分本节点上的资源量。“slot”代表计算资源（如CPU、内存等），一个Task获取到一个slot后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个Task Tracker上的空闲slot分配给Task使用，slot分为Map slot和Reduce slot两种，分别公Map Task和Reduce Task使用，Task Tracker通过slot数目限定Task的并发度。

4、Task：Task分为Map Task和Reduce Task两种，均由Task Tracker启动。 Map Task执行过程是Map Task湘江对应的源数据迭代解析成一个个key/value对，依次调用用户自定义的map()函数进行处理，最终将临时结果存放到本地磁盘上，其中临时数据被分成若干个partition，每个partition将被一个Reduce Task处理，Reduce Task执行过程是该过程分为三个阶段：（1）从远程节点上读取Map Task中间结果（称为“shuffle阶段”）；（2）按照key对key/value对进行排序（称为“sort阶段”）；（3）一次读取，调用用户自定义的reduce()函数处理，并将最终结果存到HDFS上（称为“reduce阶段”）。

以下表格归纳了上述组件的主要功能：

以下是关于MapReduce与其他组件的关系的两个常见问题及解答：

问题1：为什么MapReduce需要JobTracker和TaskTracker？

解答：MapReduce需要JobTracker和TaskTracker来实现分布式计算，JobTracker负责协调和管理整个作业的执行过程，包括作业的划分、任务的分配和监控，TaskTracker负责执行具体的任务，并定期向JobTracker报告任务的状态和进度，这种分工合作使得MapReduce能够在集群环境中高效地处理大量数据。

问题2：MapReduce中的Task是如何执行的？

解答：MapReduce中的Task分为Map Task和Reduce Task两种，Map Task负责将输入数据迭代解析成键值对，并调用用户自定义的map()函数进行处理，处理后的临时结果被分成多个partition，存储在本地磁盘上，Reduce Task则负责从远程节点读取Map Task的中间结果，对数据进行排序和归约，最后将结果存储到HDFS上，整个过程包括混排（shuffle）、排序（sort）、reducer和输出格式（output format）四个阶段。

这个表格简要展示了MapReduce JobTracker与其他组件之间的相互关系，其中JobTracker作为主节点，负责整个作业的调度和管理，而其他组件则根据JobTracker的指令执行具体的任务。