Hadoop節點之間的進程通信主要依賴于Hadoop的分布式文件系統（HDFS）和分布式計算框架（MapReduce、YARN）。
HDFS通信：Hadoop節點之間的數據通信主要依賴于HDFS。HDFS使用分布式文件系統的概念，將數據劃分為多個塊，存儲在不同的節點上。數據節點（DataNode）和名稱節點（NameNode）之間通過心跳機制進行通信，數據節點向名稱節點發送心跳信號，并報告數據塊的可用狀態。名稱節點維護整個文件系統的元數據，并管理數據塊的復制。
MapReduce通信：MapReduce是Hadoop的分布式計算框架，它主要包括Map任務和Reduce任務。Map任務負責數據的切分和映射，Reduce任務負責合并和計算。在MapReduce過程中，Map任務和Reduce任務之間通過網絡進行數據交換和通信。Map任務將中間結果寫入本地磁盤，并通過網絡將結果發送給Reduce任務進行合并。Reduce任務接收到Map任務的輸出后，進行數據合并和計算。
YARN通信：YARN是Hadoop的資源管理框架，它負責集群資源的管理和任務調度。YARN中的ResourceManager和NodeManager之間通過心跳機制進行通信。NodeManager向ResourceManager發送心跳信號，并報告節點的資源使用情況。ResourceManager根據節點的資源情況進行任務調度，將任務分配給合適的節點執行。
總結起來，Hadoop節點之間的進程通信主要依賴于HDFS、MapReduce和YARN。通過不同的通信機制，節點之間可以進行數據交換、任務調度和狀態報告等操作。這些通信機制使得Hadoop能夠高效地進行分布式數據處理和計算。
