CLOUD知识
结论：Hadoop集群应优先选择计算型服务器，但在处理大规模实时分析或内存密集型任务时，适当引入内存型服务器可以提升性能。
Hadoop的核心设计是面向海量数据的离线批处理，其核心组件如HDFS和MapReduce都更依赖CPU计算能力和磁盘IO，而非大容量内存。
计算型服务器通常具备更强的CPU性能、更高的核心数和线程数，更适合执行Hadoop中的任务调度与数据处理逻辑。
Hadoop的节点（尤其是DataNode和TaskTracker/NodeManager）在运行过程中并不需要大量内存来维持任务执行，除非任务本身涉及复杂的计算或缓存中间结果。
然而，在使用YARN资源调度并运行Spark等基于内存计算的框架时，内存型服务器的价值显著提升，因为Spark等应用严重依赖内存进行RDD或DataFrame的缓存与迭代计算。
如果集群主要用于ETL、日志分析等传统Hadoop应用场景，内存需求较低，选用计算型服务器更为经济高效。
若集群需支持交互式查询（如Hive on Tez或Presto）、机器学习训练等场景，则建议配置更高内存的节点以提高缓存能力和任务响应速度。
从成本角度来看，内存型服务器价格通常高于计算型，尤其在大规模部署时差异明显。因此，应在明确业务负载的前提下做出选择。
实际部署中，也可以采用混合架构，即主节点和计算密集型任务节点使用计算型服务器，而用于运行Spark Executor或其他内存敏感服务的节点则使用内存型服务器。
总体而言，Hadoop集群的基础架构应以计算型服务器为主，根据具体应用场景灵活搭配内存型服务器，实现性能与成本的最优平衡。