在 Hadoop MapReduce 中，JobTracker 具有两种不同的职责：
- 管理集群中的计算资源，这涉及到维护活动节点列表、可用和占用的 map 和 reduce slots 列表，以及依据所选的调度策略将可用 slots 分配给合适的作业和任务
- 协调在集群上运行的所有任务，这涉及到指导 TaskTracker 启动 map 和 reduce 任务，监视任务的执行，重新启动失败的任务，推测性地运行缓慢的任务，计算作业计数器值的总和，等等
为单个进程安排大量职责会导致重大的可伸缩性问题，尤其是在较大的集群上，JobTracker 必须不断跟踪数千个 TaskTracker、数百个作业，以及数万个 map 和 reduce 任务。下图演示了这一问题。相反，TaskTracker 通常近运行十来个任务，这些任务由勤勉的 JobTracker 分配给它们。
为了解决可伸缩性问题，一个简单而又绝妙的想法应运而生：我们减少了单个 JobTracker 的职责，将部分职责委派给 TaskTracker，因为集群中有许多 TaskTracker。在新设计中，这个概念通过将 JobTracker 的双重职责（集群资源管理和任务协调）分开为两种不同类型的进程来反映。
不再拥有单个 JobTracker，一种新方法引入了一个集群管理器，它惟一的职责就是跟踪集群中的活动节点和可用资源，并将它们分配给任务。对于提交给集群的每个作业，会启动一个专用的、短暂的 JobTracker 来控制该作业中的任务的执行。有趣的是，短暂的 JobTracker 由在从属节点上运行的 TaskTracker 启动。因此，作业的生命周期的协调工作分散在集群中所有可用的机器上。得益于这种行为，更多工作可并行运行，可伸缩性得到了显著提高。