简介
每个Hadoop集群都包括不止一个节点。这些节点可以按功能分成几个组，比如master组，worker组，client组等等。每个组里面的节点都有不同的资源要求，比如CPU，内存，存储。
在虚拟数据中心（DataCenter）中有一个或多个虚拟集群（Cluster），每个虚拟集群中有一个或多个主机（Host）。
节点部署是在保证每个节点资源需求的前提下，按照一定策略将Hadoop集群中的所有节点部署到物理主机上。
定义Hadoop集群
Hadoop集群可以通过UI来定义，也可以通过json格式的文件来定义。这里以json文件为例来说明有哪些参数可以使用。
1 {
2 "nodeGroups" : [
3 {
4 "name": "master",
5 "roles": [
6 "hadoop_namenode",
7 "hadoop_jobtracker"
8 ],
9 "instanceNum": 1,
10 "instanceType": "LARGE",
11 "cpuNum": 2,
12 "memCapacityMB":4096,
13 "storage": {
14 "type": "SHARED",
15 "sizeGB": 20
16 },
17 "haFlag":"on",
18 "rpNames": [
19 "rp1"
20 ]
21 },
上面的文件片段定义了master节点组（第2行“name”），其中包括一个节点（第9行“instanceNum”），每个节点需要2个虚拟CPU（第11行“cpuNum”），4096MB的内存（第12行“memCapacityMB”），20GB共享的存储空间（第13-16行）。
简单的节点部署策略
节点部署的策略有多种，先介绍最简单的一种。因为在一般情况下，Hadoop节点需要占用的磁盘空间是最紧张的资源，所以最基本的节点部署策略是按照磁盘空间的大小来考虑的。首先将所有Hadoop节点按照磁盘空间的要求从大到小进行排序，再将可用的Host按照剩余磁盘空间从大到小进行排序。第一步将磁盘空间需求最大的Hadoop节点部署到剩余磁盘空间最大的主机上去，第二步将磁盘空间需求次大的Hadoop节点部署到剩余磁盘空间次大的主机上去，以此类推。当然，如果后面碰到主机的剩余磁盘空间不够部署某个节点的话，前面拥有较大剩余磁盘空间的主机就会被考虑。这种策略的目的是尽量利用所有可用的主机来部署Hadoop节点，这样每个节点都有更多的资源可供使用。
数据和计算分离的节点部署策略
随着Hadoop的发展，为了提供更好的弹性和实现真正的多租户，Hadoop数据节点（DataNode）和计算节点（ComputeNode）分开部署的方式开始流行起来。在这种模式下，为了提供最好的性能，需要把数据节点和计算节点尽可能的部署在相同的主机上。而前面介绍的简单节点部署策略由于没有考虑这种要求，会出现下面这种不好的部署方案。
图中有2个数据节点（DN）被放在了一个主机上，而有2个计算节点（CN）被放在了没有数据节点的主机上。