不同的實例節點上部署的服務進程不同，負責完成的任務也不同。

以下為實例類型的具體說明。

主實例節點（Master）

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

工具實例節點（Utility）

Utility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。

核心實例節點（Core）

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

數據服務節點（Data-Service）

Data-Service節點主要用于部署Data Warehouse，Data Engineering和Machine Learning服務：

• Data Warehouse：使用Data-Service的Data Warehouse服務，用戶可以創建相互獨立的虛擬數倉，并且虛擬數倉可以根據負載需求自動的擴縮容，在沒有負載時進入掛起狀態，提高資源利用率。

• Data Engineering：使用Data-Service的Data Engineering服務，用戶可以創建自動擴縮容的Spark虛擬集群，并為用戶提供交互式界面以提交Spark作業，以及Airflow服務以幫助用戶調度Spark作業。

• Machine Learning：Data-Service的Machine Learning服務提供了整套的AI WorkSpace，數據科學家可以使用該套工作空間完成數據準備，機器學習實驗，模型測試和模型部署等工作。數據工程師也能使用該套服務快速編寫ETL腳本進行數據處理。