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最后更新时间： 2026-01-14 15:26:39

EMR 支持多种集群类型及相应的应用场景，并定义了5种节点类型，不同集群类型及应用场景支持的节点类型及部署节点数、部署服务不同；可根据业务选择不同的集群类型及应用场景创建集群。
集群类型说明
Hadoop 集群
应用场景
描述
节点部署说明
默认场景
基于开源 Hadoop 及其周边生态组件，提供了海量数据存储、离线/实时数据分析、流式数据计算、机器学习等场景的大数据解决方案。
Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 NameNode、ResourceManager、HMaster 等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。
注意：部署组件中含 Kudu 时，集群仅支持 HA 模式，Master 节点数量为3。
Core 节点：为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；主要部署 DataNode、NodeManager、RegionServer 等进程。非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。
Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；主要部署 NodeManager、PrestoWork 等进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。 
Common 节点：为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点。非HA模式数量为0，HA 模式下数量≥3。
Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；主要部署 Hadoop 软件包，可选择部署 Hive、Hue、Spark 等软件和进程；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
ZooKeeper
适用于大规模集群建立分布式、高可用性的协调服务。
Common 节点：主要部署分布式协调器组件 ZooKeeper，部署节点个数必须是单数，最少3个 Common 节点，仅支持高可用（HA）。
HBase
适用于存储海量非结构化数据或半结构化数据，提供高可靠性、高性能、面向列和可伸缩的，实时数据读写的分布式存储系统。
Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 HMaster、HbaseThrift、NameNode、ResourceManager 等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。 
Core 节点：为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；主要部署 DataNode、NodeManager、RegionServer 等进程。非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。
Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；主要部署 NodeManager等进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。
Common 节点：为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点。非 HA 模式数量为0，HA 模式下数量≥3。
Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
Trino（Presto）
提供开源的分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，支持对海量数据进行快速查询分析。
Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 Trino-Coordinator 、NameNode 等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。
Core 节点：为计算及存储节点，如部署了 HDFS 服务，则 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；主要部署 DataNode、NodeManager等进程。非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。
Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；主要部署 NodeManager、PrestoWork 等进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。
Common 节点：为 HDFS、Yarn 等服务在 HA 模式下的 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点。非 HA 模式数量为0，HA 模式下数量≥3。
Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
Kudu
提供分布式可扩展性的列式存储管理器，支持随机读写和 OLAP 分析对更新较快的数据进行处理。
Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 NameNode、ResourceManager等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。
Core 节点：为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。
Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。
Common 节点：为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点，非HA模式数量为0，HA模式下数量≥3。
Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
Kafka 集群
应用场景
描述
节点部署说明
默认场景
提供一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于 ZooKeeper 协调的消息处理系统，主要适用于异步处理，消息通讯以及流式数据接收和分发场景。
Core 节点：为 Backend 模块，主要提供数据存储功能；部署 BE、Broker 等进程非 HA 模式下数量≥1，HA 模式下数量≥2。
Common 节点：为 HA 集群 Core 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务，非 HA 模式数量为0，HA 模式下数量≥3。
RSS 集群
应用场景
描述
节点部署说明
默认场景
适用于为Spark 应用程序提供在远程服务器上存储数据 Shuffle 场景。
Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行，部署Coordinator等进程，负责管理整个集群，通过心跳机制收集Shuffle Server的负载情况，并根据这些信息为作业分配合适的Shuffle Server；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。
Core 节点：为计算及存储节点，部署Shuffle Server等角色，主要负责接收Shuffle数据，聚合后写入存储。对于存储在磁盘中的shuffle数据，Shuffle Server提供数据读取的能力；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。
Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
StarRocks 集群
StarRocks 采用了全面向量化技术，支持极速统一的 OLAP 分析数据库，适用多维分析，实时分析，高并发等场景等多种数据分析场景。
应用场景
描述
节点部署说明
存算一体
数据存储在集群本地 Core 节点中，可以采用 云 SSD 或 NVME SSD 本地盘作为存储介质，提供较高的数据读写效率，适用于对查询性能要求高的场景。
Master 节点：为 Frontend 模块，同时提供 Web UI 的功能；部署 FE Follower、Broker 等进程，非 HA 模式下数量≥1，HA 模式下数量≥3，不支持缩容。
Core 节点：为 Backend 模块，主要提供数据存储功能；部署 BE、Broker 等进程，部署数量≥3。
Task 节点： 计算节点，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，可提供本地数据缓存，可随时扩容和缩容；主要部署 Compute Node 进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，存算一体场景下部署最小数量为0。
Router 节点：部署 Frontend 模块，实现读写高可用；可选择部署 FE Observer、Broker 等进程，可扩容增加 Router 节点。
存算分离
数据存储在腾讯云对象存储 COS 中，计算节点可提供本地热数据缓存，适用于对存储成本敏感，同时对查询效率要求略低的业务场景。
Master 节点：为 Frontend 模块，同时提供 Web UI 的功能；部署 FE Follower、Broker 等进程，非 HA 模式下数量≥1，HA 模式下数量≥3，不支持缩容。
Task 节点： 计算节点，被计算的数据来自 COS 中，可提供本地数据缓存，可随时扩容和缩容；主要部署 Compute Node 进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，存算分离场景下部署最小数量为3。
Router 节点：部署 Frontend 模块，实现读写高可用；可选择部署 FE Observer、Broker 等进程，可扩容增加 Router 节点。

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默认场景	基于开源 Hadoop 及其周边生态组件，提供了海量数据存储、离线/实时数据分析、流式数据计算、机器学习等场景的大数据解决方案。	Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 NameNode、ResourceManager、HMaster 等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。注意：部署组件中含 Kudu 时，集群仅支持 HA 模式，Master 节点数量为3。 Core 节点：为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；主要部署 DataNode、NodeManager、RegionServer 等进程。非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。 Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；主要部署 NodeManager、PrestoWork 等进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。 Common 节点：为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点。非HA模式数量为0，HA 模式下数量≥3。 Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；主要部署 Hadoop 软件包，可选择部署 Hive、Hue、Spark 等软件和进程；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
ZooKeeper	适用于大规模集群建立分布式、高可用性的协调服务。	Common 节点：主要部署分布式协调器组件 ZooKeeper，部署节点个数必须是单数，最少3个 Common 节点，仅支持高可用（HA）。
HBase	适用于存储海量非结构化数据或半结构化数据，提供高可靠性、高性能、面向列和可伸缩的，实时数据读写的分布式存储系统。	Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 HMaster、HbaseThrift、NameNode、ResourceManager 等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。 Core 节点：为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；主要部署 DataNode、NodeManager、RegionServer 等进程。非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。 Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；主要部署 NodeManager等进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。 Common 节点：为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点。非 HA 模式数量为0，HA 模式下数量≥3。 Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
Trino（Presto）	提供开源的分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，支持对海量数据进行快速查询分析。	Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 Trino-Coordinator 、NameNode 等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。 Core 节点：为计算及存储节点，如部署了 HDFS 服务，则 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；主要部署 DataNode、NodeManager等进程。非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。 Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；主要部署 NodeManager、PrestoWork 等进程；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。 Common 节点：为 HDFS、Yarn 等服务在 HA 模式下的 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点。非 HA 模式数量为0，HA 模式下数量≥3。 Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。
Kudu	提供分布式可扩展性的列式存储管理器，支持随机读写和 OLAP 分析对更新较快的数据进行处理。	Master 节点：为管理节点，保证集群的调度正常进行；主要部署 NameNode、ResourceManager等进程；非 HA 模式下数量为1，HA 模式下数量为2。 Core 节点：为计算及存储节点，您在 HDFS 中的数据全部存储于 Core 节点中，因此为了保证数据安全，扩容 Core 节点后不允许缩容；非 HA 模式下数量≥2，HA 模式下数量≥3。 Task 节点：为纯计算节点，不存储数据，被计算的数据来自 Core 节点及 COS 中，因此 Task 节点往往被作为弹性节点，可随时扩容和缩容；可随时更改 Task 节点数，实现集群弹性伸缩，最小值为0。 Common 节点：为 HA 集群 Master 节点提供数据共享同步以及高可用容错服务；主要部署分布式协调器组件，如 ZooKeeper、JournalNode 等节点，非HA模式数量为0，HA模式下数量≥3。 Router 节点：用以分担 Master 节点的负载或者作为集群的任务提交机，可以随时扩容和缩容；可随时更改 Router 节点数，最小值为0。