EMR节点和使用场景介绍_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)-阿里云帮助中心

选择合适的集群是E-MapReduce产品使用的第一步。E-MapReduce配置选型不仅要考虑企业大数据使用场景、估算数据量、服务可靠性要求，还应该考虑企业预算。

大数据使用场景

E-MapReduce各集群的场景和核心组件如下表。

说明

具体各集群类型支持的组件以控制台实际展示为准。

集群类型	场景介绍	核心组件

集群类型	场景介绍	核心组件
DataLake	云原生数据湖场景，提供Hive和Spark计算引擎，适用于数据湖场景和离线数据分析等情况，支持多种数据湖格式如DeltaLake、Hudi和Iceberg。	HDFS、YARN、Hive、Spark、Presto、Impala、JindoData、DeltaLake、Hudi、Iceberg、OpenLDAP、Knox、Kyuubi等
Dataflow	实时数据流场景，其中核心组件Flink是阿里云提供的基于Apache Flink和E-MapReduce Hadoop构建的企业级大数据计算平台。 Kafka提供一套完整的服务监控体系和元数据管理。广泛用于日志收集和监控数据聚合等场景，支持离线或流式数据处理以及实时数据分析等。	Flink 、Kafka、YARN
OLAP	数据分析场景，其中核心组件ClickHouse是一个面向联机分析处理（OLAP）的开源的面向列式存储的DBMS，与Hadoop和Spark相比，ClickHouse更轻量级。ClickHouse支持线性扩展，简单方便，具有高可靠性和高容错。 StarRocks是开源MPP（Massively Parallel Processing）架构的OLAP分析引擎，支持亚秒级的数据查询和多表JOIN功能。	ClickHouse、StarRocks、Zookeeper
DataServing	数据服务场景，提供更灵活、可靠、高效的数据服务集群。提供HBase服务，同时可以基于OSS-HDFS（JindoFS服务）解耦计算集群与数据存储。支持JindoData本地缓存以进一步提高数据服务集群的读写性能。	HBase、Zookeeper、JindoData

E-MapReduce节点有主实例（Master）、核心实例（Core）和计算实例（Task）三种实例类型。详情请参见实例类型。

E-MapReduce存储可以采用高效云盘、本地盘、SSD云盘和SSD本地盘。磁盘性能为SSD本地盘 > SSD云盘 > 本地盘 > 高效云盘。

E-MapReduce底层存储支持OSS（仅标准型OSS）和HDFS。相对于HDFS，OSS的数据可用性更高（99.99999999%），HDFS的数据可用性由云盘或本地盘存储的可靠性来保证。归档数据和深度归档数据需要解冻为标准型存储才能参与EMR引擎计算。

存储价格估算如下：

云盘的具体价格信息，请参见详细定价。

Master节点选型
- Master节点主要部署Hadoop的Master进程。例如，NameNode和ResourceManager等。
- 生产集群建议打开高可用HA，E-MapReduce的HDFS、YARN、Hive和HBase等组件均已实现HA。生产集群建议在创建集群时开启高可用。如果创建集群时未开启高可用，则在后续使用过程中无法开启高可用功能。
- Master节点主要用来存储HDFS元数据和组件Log文件，属于计算密集型，对磁盘IO要求不高。HDFS元数据存储在内存中，建议根据文件数量选择16 GB以上内存空间。
Core节点选型
Core节点和Task节点的区别在于，Core节点会同时运行DataNode和Nodemanager。即便如此，还是建议您存储数据到OSS或者OSS-HDFS上，集群中的HDFS仅作为YARN任务分发的临时存储空间使用。您可以使用通用机型配合ECS云盘的方式来作为Core节点的机型配置。例如，g7.4xlarge + 4 * 100 GiB。
Task节点选型
Task节点主要用来补充Core节点CPU和内存计算能力的不足，节点并不存储数据，也不运行DataNode。您可以根据CPU和内存需求来估算实例个数。

E-MapReduce支持弹性扩展，可以快速的扩容，灵活调整集群节点配置，或者升配ECS节点。

为保证效率，您应该部署E-MapReduce与业务系统在同一地域的同一个可用区。