本文介绍E-MapReduce(简称EMR)支持的ECS实例类型,以及各实例类型适用的场景。

EMR支持的ECS实例类型

  • 通用型

    vCPU : Memory = 1 : 4。例如,8核32 GiB,使用云盘作为存储。

  • 计算型

    vCPU : Memory = 1 : 2。例如,8核16 GiB,使用云盘作为存储,提供了更多的计算资源。

  • 内存型

    vCPU : Memory = 1 : 8。例如, 8核64 GiB,使用云盘作为存储,提供了更多的内存资源。

  • 大数据型

    使用本地SATA盘作存储数据,存储性价比高,是大数据量(TB级别的数据量)场景下的推荐机型。

    说明 Hadoop、Data Science、Dataflow和Druid类型的集群支持Core节点;Zookeeper和Kafka类型的集群不支持Core节点。
  • 本地SSD型

    使用本地SSD盘,具有高随机IOPS(Input/Output Operations Per Second)和高吞吐能力。

  • 共享型(入门级)

    共享CPU的机型,在大计算量的场景下,稳定性不够。入门级学习使用,不推荐企业客户使用。

  • GPU

    使用GPU的异构机型,可以用来运行机器学习等场景。

实例类型适用场景

  • Master主实例

    适合通用型或内存型实例,数据直接使用阿里云的云盘来保存,确保了数据的高可靠性。

  • Core核心实例
    • 小数据量(TB级别以下)或者是使用OSS作为主要的数据存储时,推荐使用通用型、计算型或内存型。
    • 大数据量(10 TB或以上)情况下,推荐使用大数据机型,可以获得极高的性价比。
      注意 当Core核心实例使用本地盘时,HDFS数据存储在本地盘,需要您自行保证数据的可靠性。
  • Task计算实例

    用于补充集群的计算能力,可以使用除大数据型外的所有机型。