Hadoop限制了进程的通信量，因为每个任务所处理的单个记录与其它记录无关，这初看起来似是一个极大的限制，但它是整个框架更可靠，Hadoop不会运行任意一个程序并将它分布到整个集群，程序必须符合一个特定的编程模型，称为MapReduce。
在MapReduce中，Mapper任务是将记录分开，Mapper的输出会作为Reducer任务的输入，Reducer再将不同的Mapper结果合并。
在一个Hadoop集群中，不同的结点仍会相互通信，但是与其它传统的分布式系统通信有所不同，传统的作法是应用设计者要显式地通过socket或MPI缓冲将字节流从一个结点传到另一个结点，但在Hadoop上的通信是隐式的，数据片断都有着key值，通过它Hadoop就知道如何将相关信息位发送到一个目标结点。
Hadoop在内部管理数据传输和集群拓扑。
通过限制结点之间的通信，Hadoop使分布式系统更可靠，单个结点崩溃可以通过其它结点重新开始任务的方式正常工作。
因为用户级任务不需要结点之间显式地通信，所以不需要用户程序交换信息，同样结点不需要回滚到预定义的检测点去部分地重新开始计算，在Hadoop中其它正常结点继续运行，好似没有错误发生，并将部分重新开始程序这个挑战的方面留到Hadoop层处理。
如下图所示，在结点上运行的Mapping和Reducing任务，其中记录也在图中有显示。
