Hadoop分别从两个角度将主机划分为两种角色。
最基本的划分原则为Master和Slave，即主人和奴隶；
第一，从HDFS的角度，将主机划分为NameNode和DataNode（在分布式文件系统中，目录的管理很重要，管理目录相当于主人，而NameNode就是目录管理者）；
NameNode是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等等。它是一个中心服务器，单一节,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问，它维护着每个文件系统树和整棵树内所有的文件和目录，这些信息已两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名控件镜像文件(Fsimage)和编辑日志(Edit log)。
DataNode在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。可以创建、删除、移动或重命名文件，当文件创建、写入和关闭之后不能修改文件内容。一个数据块在DataNode以文件存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）向NameNode上报所有的块信息。心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。
文件操作，NameNode负责文件元数据的操作，DataNode负责处理文件内容的读写请求，跟文件内容相关的数据流不经过NameNode，只会询问它跟那个DataNode联系，否则NameNode会成为系统的瓶颈
第二，从MapReduce的角度，将主机划分JobTracker 和TaskTracker(一个job经常被划分为多个Task，从这个角度不难理解它们之间的关系)；
在MapReduce中作业(Job)是客户端需要执行的工作单元，它包含了输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分为若干个小任务(task)来执行，其中每个小任务又分为Map任务和Reduce任务。两类节点控制着作业执行过程：一个JobTracker和多个TaskTracker。
JobTracker主要就是调度TaskTracker来运行小任务，协调所有运行在系统上的作业。TaskTracker在运行小任务的时候，将进度报告给JobTracker，这样一旦发生错误，就由JobTracker来负责调度另一个TaskTracker。TaskTracker每隔3秒向JobTracker发送心跳来询问是否有任务可做，如有则让你分发任务给它，此时就是slave主动向master咨询。