现在请你描述下，企业中正常工作的hadoop集群中，hadoop大数据平台都分别启动了哪些进程，以及它们的作用？建议从从高可用HDFS集群的角度，加上yarn集群两个方面来描述下整个hadoop集群中每个组件的含义和用途，描述的越细致越好。

好的，关于Hadoop集群的进程以及它们的作用，我可以给您一些详细的介绍。

首先从高可用HDFS集群的角度来说，Hadoop的HDFS是一个由多台机器组成的分布式文件系统。在HDFS集群中，会启动众多的进程来维护整个系统。

1. NameNode：NameNode是整个HDFS的关键进程，它负责存储元数据以及维护整个文件系统的命名空间。同时，NameNode还会负责管理数据块的映射信息以及副本的存放位置。因为NameNode的重要性，通常都会实现备用的NameNode来实现高可用性。

2. DataNode：DataNode是文件系统中最重要的进程之一，它负责储存数据块。在集群中，可能会有多个DataNode分别储存不同的数据块。同时，DataNode还会跟踪哪些数据块被存储在它的系统中，以及其他DataNode中的块副本情况，以实现数据的高可用性。

3. JournalNode：JournalNode负责HDFS的编辑日志的管理，是实现NameNode高可用性的重要组件之一。

另外，从YARN（Yet Another Resource Negotiator）集群的角度来说，YARN是Hadoop中新的资源调度系统。有以下几个重要的进程：

1. ResourceManager：ResourceManager负责管理整个集群的资源，并为各个应用程序和计算框架调度服务器和内存等资源。

2. NodeManager：NodeManager运行在数据节点上，负责管理数据节点所在的计算节点上的各种资源，同时向ResourceManager汇报信息。

3. ApplicationMaster：ApplicationMaster是YARN中与应用程序交互的关键组件，它负责了解并监控该应用程序所需的计算资源，并与ResourceManager协商资源分配。它还管理应用程序的执行，调度任务以及与NodeManager协调工作等。

除了上述的关键进程外，还有如HBase、Zookeeper等其他的组件会一起构成完整的Hadoop集群。

希望这个介绍可以帮您更好的了解Hadoop集群的架构。