Hadoop节点之间的进程通信主要依赖于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce、YARN）。
HDFS通信：Hadoop节点之间的数据通信主要依赖于HDFS。HDFS使用分布式文件系统的概念，将数据划分为多个块，存储在不同的节点上。数据节点（DataNode）和名称节点（NameNode）之间通过心跳机制进行通信，数据节点向名称节点发送心跳信号，并报告数据块的可用状态。名称节点维护整个文件系统的元数据，并管理数据块的复制。
MapReduce通信：MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，它主要包括Map任务和Reduce任务。Map任务负责数据的切分和映射，Reduce任务负责合并和计算。在MapReduce过程中，Map任务和Reduce任务之间通过网络进行数据交换和通信。Map任务将中间结果写入本地磁盘，并通过网络将结果发送给Reduce任务进行合并。Reduce任务接收到Map任务的输出后，进行数据合并和计算。
YARN通信：YARN是Hadoop的资源管理框架，它负责集群资源的管理和任务调度。YARN中的ResourceManager和NodeManager之间通过心跳机制进行通信。NodeManager向ResourceManager发送心跳信号，并报告节点的资源使用情况。ResourceManager根据节点的资源情况进行任务调度，将任务分配给合适的节点执行。
总结起来，Hadoop节点之间的进程通信主要依赖于HDFS、MapReduce和YARN。通过不同的通信机制，节点之间可以进行数据交换、任务调度和状态报告等操作。这些通信机制使得Hadoop能够高效地进行分布式数据处理和计算。
