HADOOP大数据平台是一个由Apache基金会开发的开源框架，用于处理大规模的数据。在HADOOP中，进程类型主要分为两种：MapReduce和Shuffle。
1. MapReduce：这是HADOOP中的核心概念。MapReduce是一种编程模型，它将大任务分解为小任务，然后通过分布式计算来完成任务。在MapReduce中，有四个主要阶段：Mapper、Reducer、Combiner和Driver。Mapper负责将输入数据映射为中间结果，Reducer负责将中间结果合并为最终结果，Combiner负责对中间结果进行归约操作，Driver负责协调和管理整个任务。
2. Shuffle：Shuffle是MapReduce中的一个阶段，主要用于减少数据传输的带宽占用。在MapReduce中，每个Mapper都会生成一个输出文件，这些输出文件需要被传输到Reducer进行进一步的处理。为了减少数据传输的带宽占用，Shuffle阶段会将所有的输出文件先传输到一个中心节点，然后再分发给Reducer。
除了上述两种进程类型外，HADOOP还支持其他类型的进程，如Tez、Spark等。Tez是一种基于MapReduce的并行计算框架，适用于大规模数据处理和分析。Spark则是一种通用的快速迭代式计算引擎，适用于大规模数据处理和机器学习。
总之，HADOOP大数据平台的进程类型主要包括MapReduce、Shuffle、Tez和Spark等。这些进程类型共同构成了HADOOP的大数据处理能力，使得我们可以有效地处理和分析大规模数据。
