[Документация Yandex Cloud](../../index.md) > [Yandex Data Processing](../index.md) > [Концепции](index.md) > Классы хостов > Действующие классы хостов # Классы хостов Yandex Data Processing Класс хостов определяет вычислительные мощности, которые выделяются для каждого хоста в кластере. При изменении класса хостов для кластера меняются характеристики всех уже созданных в нем хостов. Доступный объем хранилища не зависит от класса хостов. Ограничения хранилища приведены в разделе [Квоты и лимиты](limits.md). ## Доступные классы хостов {#available-flavors} Хосты в кластерах Yandex Data Processing разворачиваются на базе виртуальных машин Yandex Compute Cloud. Эти виртуальные машины могут быть созданы на любой из платформ, которые поддерживает Compute Cloud. Подробное описание платформ приведено в разделе [Платформы](../../compute/concepts/vm-platforms.md). Подходящий класс хостов зависит от режима размещения драйвера: * При режиме `deployMode=cluster`, когда драйвер размещается на одном из вычислительных хостов кластера (`compute`), подкластеру с хостом-мастером (`master`) достаточно 4–8 ядер CPU и 16 ГБ оперативной памяти. * При режиме `deployMode=client`, когда драйвер размещается на хосте-мастере кластера, вычислительная мощность зависит от логики заданий и количества запущенных конкурентных заданий. Подробнее о режимах размещения драйвера и потреблении вычислительной мощности в разделе [Распределение ресурсов](spark-sql.md#resource-management). Ниже приведен полный список возможных конфигураций хостов на каждой из платформ. {% note info %} Для кластеров, хосты которых располагаются в [зоне доступности](../../overview/concepts/geo-scope.md) `kz1-d`, недоступно использование платформы Intel Broadwell. {% endnote %} {% note alert %} С 1 января 2024 года выведены из эксплуатации существующие хосты классов `b1.nano`, `b1.micro`, `b1.small`, `b2.nano`, `b2.micro` и `b2.small`. Создание новых хостов этих классов недоступно с 20 июня 2023 года. {% endnote %} | Имя класса хостов | Количество CPU | Производительность CPU | RAM, ГБ | Размер
диска, ГБ | |-------------------|----------------|------------------------|---------|----------------------| | **Intel Broadwell** | | g1.small | 8 | 100% | 96 | 20 — 8 184 | | m1.micro | 2 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | m1.small | 4 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | m1.medium | 6 | 100% | 48 | 20 — 8 184 | | m1.large | 8 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | m1.xlarge | 12 | 100% | 96 | 20 — 8 184 | | m1.2xlarge | 16 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | m1.3xlarge | 24 | 100% | 192 | 20 — 8 184 | | m1.4xlarge | 32 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | s1.nano | 1 | 100% | 4 | 20 — 8 184 | | s1.micro | 2 | 100% | 8 | 20 — 8 184 | | s1.small | 4 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | s1.medium | 8 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | s1.large | 16 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | s1.xlarge | 32 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | **Intel Cascade Lake** | | b2.medium | 2 | 50% | 4 | 20 — 8 184 | | m2.micro | 2 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | m2.small | 4 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | m2.medium | 6 | 100% | 48 | 20 — 8 184 | | m2.large | 8 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | m2.xlarge | 12 | 100% | 96 | 20 — 8 184 | | m2.2xlarge | 16 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | m2.3xlarge | 24 | 100% | 192 | 20 — 8 184 | | m2.4xlarge | 32 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | m2.5xlarge | 40 | 100% | 320 | 20 — 8 184 | | m2.6xlarge | 48 | 100% | 384 | 20 — 8 184 | | m2.7xlarge | 56 | 100% | 448 | 20 — 8 184 | | m2.8xlarge | 64 | 100% | 512 | 20 — 8 184 | | s2.micro | 2 | 100% | 8 | 20 — 8 184 | | s2.small | 4 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | s2.medium | 8 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | s2.large | 12 | 100% | 48 | 20 — 8 184 | | s2.xlarge | 16 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | s2.2xlarge | 24 | 100% | 96 | 20 — 8 184 | | s2.3xlarge | 32 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | s2.4xlarge | 40 | 100% | 160 | 20 — 8 184 | | s2.5xlarge | 48 | 100% | 192 | 20 — 8 184 | | s2.6xlarge | 64 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | **Intel Ice Lake** | | b3-c1-m4 | 2 | 50% | 4 | 20 — 8 184 | | c3-c2-m4 | 2 | 100% | 4 | 20 — 8 184 | | c3-c4-m8 | 4 | 100% | 8 | 20 — 8 184 | | c3-c8-m16 | 8 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | c3-c12-m24 | 12 | 100% | 24 | 20 — 8 184 | | c3-c16-m32 | 16 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | c3-c24-m48 | 24 | 100% | 48 | 20 — 8 184 | | c3-c32-m64 | 32 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | c3-c40-m80 | 40 | 100% | 80 | 20 — 8 184 | | c3-c48-m96 | 48 | 100% | 96 | 20 — 8 184 | | c3-c64-m128 | 64 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | c3-c80-m160 | 80 | 100% | 160 | 20 — 8 184 | | c3-c96-m192 | 96 | 100% | 192 | 20 — 8 184 | | s3-c2-m8 | 2 | 100% | 8 | 20 — 8 184 | | s3-c4-m16 | 4 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | s3-c8-m32 | 8 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | s3-c12-m48 | 12 | 100% | 48 | 20 — 8 184 | | s3-c16-m64 | 16 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | s3-c24-m96 | 24 | 100% | 96 | 20 — 8 184 | | s3-c32-m128 | 32 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | s3-c40-m160 | 40 | 100% | 160 | 20 — 8 184 | | s3-c48-m192 | 48 | 100% | 192 | 20 — 8 184 | | s3-c64-m256 | 64 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | s3-c80-m320 | 80 | 100% | 320 | 20 — 8 184 | | s3-c96-m576 | 96 | 100% | 576 | 20 — 8 184 | | m3-c2-m16 | 2 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | m3-c4-m32 | 4 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | m3-c6-m48 | 6 | 100% | 48 | 20 — 8 184 | | m3-c8-m64 | 8 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | m3-c12-m96 | 12 | 100% | 96 | 20 — 8 184 | | m3-c16-m128 | 16 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | m3-c24-m192 | 24 | 100% | 192 | 20 — 8 184 | | m3-c32-m256 | 32 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | m3-c40-m320 | 40 | 100% | 320 | 20 — 8 184 | | m3-c48-m384 | 48 | 100% | 384 | 20 — 8 184 | | m3-c56-m448 | 56 | 100% | 448 | 20 — 8 184 | | m3-c64-m512 | 64 | 100% | 512 | 20 — 8 184 | | m3-c80-m640 | 80 | 100% | 640 | 20 — 8 184 | | **AMD Zen 4** | | c4a-c2-m4 | 2 | 100% | 4 | 20 — 8 184 | | c4a-c4-m8 | 4 | 100% | 8 | 20 — 8 184 | | c4a-c8-m16 | 8 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | c4a-c16-m32 | 16 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | c4a-c32-m64 | 32 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | c4a-c64-m128 | 64 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | c4a-c96-m192 | 96 | 100% | 192 | 20 — 8 184 | | c4a-c128-m256 | 128 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | c4a-c224-m448 | 224 | 100% | 448 | 20 — 8 184 | | c4a-c256-m512 | 256 | 100% | 512 | 20 — 8 184 | | s4a-c2-m8 | 2 | 100% | 8 | 20 — 8 184 | | s4a-c4-m16 | 4 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | s4a-c8-m32 | 8 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | s4a-c16-m64 | 16 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | s4a-c32-m128 | 32 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | s4a-c64-m256 | 64 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | s4a-c96-m384 | 96 | 100% | 384 | 20 — 8 184 | | s4a-c128-m512 | 128 | 100% | 512 | 20 — 8 184 | | s4a-c224-m896 | 224 | 100% | 896 | 20 — 8 184 | | s4a-c256-m1024 | 256 | 100% | 1 024 | 20 — 8 184 | | m4a-c2-m16 | 2 | 100% | 16 | 20 — 8 184 | | m4a-c4-m32 | 4 | 100% | 32 | 20 — 8 184 | | m4a-c8-m64 | 8 | 100% | 64 | 20 — 8 184 | | m4a-c16-m128 | 16 | 100% | 128 | 20 — 8 184 | | m4a-c32-m256 | 32 | 100% | 256 | 20 — 8 184 | | m4a-c64-m512 | 64 | 100% | 512 | 20 — 8 184 | | m4a-c96-m768 | 96 | 100% | 768 | 20 — 8 184 | | m4a-c128-m1024 | 128 | 100% | 1 024 | 20 — 8 184 | | m4a-c224-m1792 | 224 | 100% | 1 792 | 20 — 8 184 |