E-MapReduce EcsOrder是什么?
| 名称 | 类型 | 描述 |
| InstanceType | String | ecs.s2.large (2核4G)，ecs.s3.large(4核8G)，ecs.m1.medium (4核16G)，ecs.m1.xlarge (8核32G)，ecs.c1.large(8核16G)，ecs.c2.large (16核32G)，ecs.c2.xlarge (16核64G)，ecs.n1.medium(2核4G)，ecs.n1.large (4核8G)，ecs.n1.xlarge (8核16G)，ecs.n1.3xlarge(16核32G)，ecs.n1.7xlarge (32核64G)，ecs.n2.large (4核16G)，ecs.n2.xlarge(8核32G)，ecs.n2.3xlarge (16核64G)，ecs.n2.7xlarge (32核128G)，ecs.sn1.large(4核8G)，ecs.sn1.xlarge (8核16G)，ecs.sn1.3xlarge (16核32G)，ecs.sn1.7xlarge(32核64G)，ecs.sn2.large (4核16G)，ecs.sn2.xlarge (8核32G)，ecs.sn2.3xlarge(16核64G)，ecs.sn2.7xlarge (32核128G) |
| NodeType | String | 节点类型，MASTER或者CORE |
| DiskCapacity | Integer | 单个磁盘磁盘容量，从40G 到 2000G |
| DiskCount | Integer | 磁盘个数，最小值1，最大值4 |
| NodeCount | Integer | master节点目前默认是1个，core节点必须大于等于1个 |
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您列出的这些名称类型和描述是关于阿里云ECS（Elastic Compute Service，弹性计算服务）实例规格以及可能与大数据处理如Hadoop、Spark集群等相关的节点配置信息。下面我将为您详细解释这些参数：
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InstanceType: 这个字段指定了ECS实例的类型，每个类型代表不同的CPU核心数和内存大小，适用于不同场景的需求。例如：
ecs.s2.large表示2核4GB内存的基本型实例。ecs.m1.medium则是4核16GB内存的内存增强型实例，适合内存密集型应用。ecs.c1.large,ecs.c2.large等属于计算优化型实例，提供更高的CPU性能，适合高性能计算任务。ecs.n1.*,ecs.sn1.*,ecs.sn2.*系列则提供了更广泛的配置，包括通用型、高主频型等，适应更多样化的工作负载。
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NodeType: 指的是在分布式计算或存储集群中，节点所扮演的角色。通常分为两种：
- MASTER: 主节点，负责协调和管理整个集群的资源分配、任务调度等。
- CORE: 核心节点或工作节点，实际执行计算任务或存储数据。
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DiskCapacity: 单个磁盘的容量，单位通常是GB。用户可以根据需求选择从40GB到2000GB不等的磁盘大小，以满足不同应用对存储空间的需求。
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DiskCount: 表示一个实例可以挂载的磁盘数量，最少1块，最多4块。这为用户提供了灵活的存储扩展能力，可以根据需要增加磁盘来提升存储容量或进行数据冗余备份。
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NodeCount: 指定特定类型节点的数量。对于集群而言，master节点一般默认设置为1个，因为集群只需要一个中心点来管理和调度任务。而core节点的数量则根据实际处理能力和需求来设定，至少需要1个，但通常会根据计算任务的规模和复杂度增加，以提高并行处理能力。
综上所述，这些参数帮助用户在阿里云平台上定制适合自己业务需求的计算资源和服务，无论是简单的Web服务器还是复杂的分布式计算环境，都能通过合理配置达到最佳的性能和成本效益。
