基礎版CDP集群有主節點（Master）、工具節點（Utility）和核心實例（Core）三種實例類型。

專業版CDP集群有主節點（Master）、工具節點（Utility）、核心實例（Core）和數據服務實例（Data-Service）四種實例類型。

Master節點的選型

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

在生產集群中，建議至少部署兩臺Master節點以實現集群的高可用，Master節點數大于一臺時，自動開啟HDFS，YARN和Hive的HA。

由于Master節點主要用于存儲HDFS元數據，且HDFS元數據存儲在內存中，因此，建議根據HDFS中的文件數量選擇16GB內存以上的機型。

Utility節點的選型

在一個集群中僅需部署一臺工具節點，工具節點主要用于部署CM（CDP的管控），以及Hive Metastore，Hue以及集群的元數據信息。針對高可用集群，工具節點還會用于部署HDFS 的JournalNode以及ZooKeeper的Server。針對高安全集群，工具節點也會用于安裝Solr server，Ranger以及Knox代理。

Utility工具節點在集群中扮演很重要的角色，存儲了大量的集群元數據，并且維護了CDP的管控平臺，因此Utility工具節點的可用性至關重要，Utility工具節點的存儲僅支持云盤存儲，以保證數據的可靠性。

Core節點的選型

Core節點主要用于數據存儲和計算，運行HDFS DataNode和YARN NodeManager。

一個集群中，至少部署3臺Core節點，節點的選型主要取決于集群的數據量：

• 當HDFS的數據量大于60TB，建議選擇本地盤機型（ecs.d1族系機型）。

• HDFS的數據量小于60TB，可以考慮高效云盤和SSD云盤。

Data-Service節點的選型

Data-Service節點主要用于數據計算，包含了Data Warehouse，Machine Learning和Data Engineering（Spark）三種服務。一個集群中至少部署3臺Data-Service節點，且節點配置至少為16 core，內存128GB。