实例类型

不同的实例节点上部署的服务进程不同，负责完成的任务也不同。

以下为实例类型的具体说明。

主实例节点（Master）

Master节点主要用于部署HDFS NameNode，YARN ResourceManager以及Zookeeper Server等。

工具实例节点（Utility）

Utility节点主要用于部署CM（CDP的管控），以及Hive Metastore，Hue以及集群的元数据信息。针对高可用集群，工具节点还会用于部署HDFS 的JournalNode以及ZooKeeper的Server。针对高安全集群，工具节点也会用于安装Solr server，Ranger以及Knox代理。

核心实例节点（Core）

Core节点主要用于数据存储和计算，运行HDFS DataNode和YARN NodeManager。

数据服务节点（Data-Service）

Data-Service节点主要用于部署Data Warehouse，Data Engineering和Machine Learning服务：

• Data Warehouse：使用Data-Service的Data Warehouse服务，用户可以创建相互独立的虚拟数仓，并且虚拟数仓可以根据负载需求自动的扩缩容，在没有负载时进入挂起状态，提高资源利用率。

• Data Engineering：使用Data-Service的Data Engineering服务，用户可以创建自动扩缩容的Spark虚拟集群，并为用户提供交互式界面以提交Spark作业，以及Airflow服务以帮助用户调度Spark作业。

• Machine Learning：Data-Service的Machine Learning服务提供了整套的AI WorkSpace，数据科学家可以使用该套工作空间完成数据准备，机器学习实验，模型测试和模型部署等工作。数据工程师也能使用该套服务快速编写ETL脚本进行数据处理。