本文介紹E-MapReduce（簡稱EMR）支援的ECS執行個體類型，以及各執行個體類型適用的情境。
EMR支援的ECS執行個體類型
- 通用型
vCPU : Memory = 1 : 4。例如，8核32 GiB，使用雲端硬碟作為儲存。
- 計算型
vCPU : Memory = 1 : 2。例如，8核16 GiB，使用雲端硬碟作為儲存，提供了更多的計算資源。
- 記憶體型
vCPU : Memory = 1 : 8。例如， 8核64 GiB，使用雲端硬碟作為儲存，提供了更多的記憶體資源。
- 巨量資料型
使用本地SATA盤作儲存資料，儲存性價比高，是巨量資料量（TB層級的資料量）情境下的推薦機型。
說明 Hadoop、Data Science、Dataflow和Druid類型的叢集支援Core節點；Zookeeper和Kafka類型的叢集不支援Core節點。 - 本地SSD型
使用本地SSD盤，具有高隨機IOPS（Input/Output Operations Per Second）和高吞吐能力。
- 共用型（入門級）
共用CPU的機型，在大計算量的情境下，穩定性不夠。入門級學習使用，不推薦企業客戶使用。
- GPU
使用GPU的異構機型，可以用來運行機器學習等情境。
執行個體類型適用情境
- Master主執行個體
適合通用型或記憶體型執行個體，資料直接使用阿里雲的雲端硬碟來儲存，確保了資料的高可靠性。
- Core核心執行個體
- 小資料量（TB層級以下）或者是使用OSS作為主要的資料存放區時，推薦使用通用型、計算型或記憶體型。
- 巨量資料量（10 TB或以上）情況下，推薦使用巨量資料機型，可以獲得極高的性價比。重要 當Core核心執行個體使用本地碟時，HDFS資料存放區在本地碟，需要您自行保證資料的可靠性。
- Task計算執行個體
用於補充叢集的計算能力，可以使用除巨量資料型外的所有機型。