計(jì)算費(fèi)用(按量付費(fèi))
當(dāng)您購(gòu)買(mǎi)按量付費(fèi)規(guī)格后,MaxCompute會(huì)對(duì)SQL、MapReduce、Lightning(交互式分析)、Spark、Mars(數(shù)據(jù)科學(xué))、MCQA(查詢(xún)加速SQL)和MaxFrame計(jì)算類(lèi)型按量付費(fèi)。本文為您介紹不同計(jì)算類(lèi)型下的計(jì)費(fèi)規(guī)則。
背景信息
MaxCompute是以作業(yè)的執(zhí)行情況作為計(jì)量指標(biāo),并在作業(yè)執(zhí)行后收取費(fèi)用。目前MaxCompute對(duì)SQL、MapReduce、Lightning(交互式分析)、Spark、Mars(數(shù)據(jù)科學(xué))、MCQA(查詢(xún)加速SQL)和MaxFrame計(jì)算類(lèi)型按量收費(fèi),其他計(jì)算類(lèi)型若有商業(yè)化收費(fèi)會(huì)另行通知。
PyODPS任務(wù)底層執(zhí)行的是SQL任務(wù),費(fèi)用參考SQL的計(jì)量計(jì)費(fèi)邏輯。有關(guān)其他計(jì)算類(lèi)型的收費(fèi)請(qǐng)關(guān)注阿里云相關(guān)公告。
Lightning(交互式分析)服務(wù)于2022年12月31日下線(xiàn),詳情請(qǐng)參見(jiàn)MaxCompute Lightning服務(wù)下線(xiàn)公告。
按量付費(fèi)開(kāi)發(fā)者版已停止新購(gòu),并將于北京時(shí)間2023年10月31日(周二)00:00:00停止服務(wù),建議您盡快調(diào)整至標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算資源,詳情請(qǐng)參見(jiàn)2022年09月23日-MaxCompute部分售賣(mài)規(guī)格停止新購(gòu)公告。
SQL、MapReduce、Lightning(交互式分析)、Spark、Mars、MCQA(查詢(xún)加速SQL)和MaxFrame計(jì)費(fèi)方式如下:
SQL作業(yè)按量付費(fèi)
每執(zhí)行一個(gè)SQL作業(yè),MaxCompute會(huì)根據(jù)作業(yè)的輸入數(shù)據(jù)量及SQL復(fù)雜度進(jìn)行計(jì)費(fèi)。系統(tǒng)將在第二天對(duì)所有執(zhí)行成功的SQL作業(yè)進(jìn)行一次性按項(xiàng)目維度匯總計(jì)費(fèi),并在06:00前匯總在賬號(hào)賬單中,自動(dòng)從賬號(hào)余額中扣除費(fèi)用。
執(zhí)行失敗的SQL作業(yè)不計(jì)費(fèi)。
與存儲(chǔ)類(lèi)似,SQL作業(yè)的輸入量是以壓縮后的量計(jì)費(fèi)。
賬單和下載的數(shù)據(jù)記錄中,數(shù)據(jù)量的單位是Byte,需要除以10243換算為GB。
SQL作業(yè)計(jì)費(fèi)預(yù)估方法
您可以通過(guò)SQL費(fèi)用預(yù)估方法,提前預(yù)估SQL費(fèi)用,防止計(jì)費(fèi)費(fèi)用過(guò)高。常見(jiàn)預(yù)估SQL費(fèi)用方法如下。
如果您使用DataWorks開(kāi)發(fā)SQL,可以通過(guò)圖形界面上的費(fèi)用預(yù)估功能估算費(fèi)用。詳情請(qǐng)參見(jiàn)使用DataWorks開(kāi)發(fā)SQL。
如果您使用的開(kāi)發(fā)工具為IntelliJ IDEA,也可以在提交SQL腳本時(shí)自動(dòng)估算費(fèi)用。詳情請(qǐng)參見(jiàn)開(kāi)發(fā)及提交SQL腳本。
實(shí)際SQL開(kāi)發(fā)中,調(diào)用SQLCostTask接口估算SQL費(fèi)用。詳情請(qǐng)參見(jiàn)ODPS SDK。
在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中,正式上線(xiàn)一個(gè)分析SQL前,通過(guò)Cost SQL命令估算該SQL作業(yè)的費(fèi)用。詳情請(qǐng)參見(jiàn)計(jì)量預(yù)估。
預(yù)估的費(fèi)用不一定等于真實(shí)費(fèi)用,真實(shí)費(fèi)用以最終賬單費(fèi)用為準(zhǔn)。
不支持預(yù)估外部表參與計(jì)算的SQL作業(yè)費(fèi)用。
如果您擔(dān)心按量付費(fèi)項(xiàng)目的日消費(fèi)過(guò)高,可以通過(guò)云監(jiān)控配置消費(fèi)監(jiān)控告警。您可以按項(xiàng)目粒度配置每日消費(fèi)總額上限告警,及時(shí)獲取當(dāng)日累計(jì)消費(fèi)總額,以免消費(fèi)超出預(yù)期。消費(fèi)監(jiān)控告警配置詳情請(qǐng)參見(jiàn)消費(fèi)監(jiān)控告警。
SQL作業(yè)計(jì)費(fèi)規(guī)則
不同類(lèi)型SQL作業(yè)的計(jì)費(fèi)規(guī)則如下。
類(lèi)型 | 計(jì)費(fèi)公式 | 價(jià)格(單個(gè)SQL作業(yè)計(jì)算費(fèi)用) | 說(shuō)明 |
開(kāi)發(fā)者版SQL作業(yè) (指在綁定了按量付費(fèi)開(kāi)發(fā)者版的項(xiàng)目下提交的SQL作業(yè)) | SQL作業(yè)當(dāng)日總費(fèi)用=計(jì)算輸入數(shù)據(jù)量×單價(jià) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 按量付費(fèi)開(kāi)發(fā)者版每個(gè)項(xiàng)目每個(gè)月的計(jì)算費(fèi)用優(yōu)惠100元。 說(shuō)明 按量付費(fèi)開(kāi)發(fā)者版已停止新購(gòu),并將于北京時(shí)間2023年10月31日(周二)00:00:00停止服務(wù),建議您盡快調(diào)整至標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算資源,詳情請(qǐng)參見(jiàn)2022年09月23日-MaxCompute部分售賣(mài)規(guī)格停止新購(gòu)公告。 |
標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè) (指使用按量付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)版計(jì)算配額的SQL作業(yè)) | SQL作業(yè)當(dāng)日總費(fèi)用=計(jì)算輸入數(shù)據(jù)量×SQL復(fù)雜度×單價(jià) |
| |
SpotSQL作業(yè) (指使用按量付費(fèi)閑時(shí)版計(jì)算配額的SQL作業(yè)) | SQL作業(yè)當(dāng)日總費(fèi)用=計(jì)算輸入數(shù)據(jù)量×SQL復(fù)雜度×單價(jià) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| |
引用外部表的SQL作業(yè) (包括OTS外部表作業(yè)、OSS外部表作業(yè)、Spot OTS外部表作業(yè)、SpotOSS外部表作業(yè)) | SQL作業(yè)當(dāng)日總費(fèi)用=計(jì)算輸入數(shù)據(jù)量×單價(jià) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 自2018年10月31日起,外部表開(kāi)始計(jì)費(fèi),詳情請(qǐng)參見(jiàn)外部表。
|
計(jì)算輸入數(shù)據(jù)量:指一個(gè)SQL作業(yè)實(shí)際掃描的數(shù)據(jù)量。大部分的SQL作業(yè)有分區(qū)過(guò)濾和列裁剪,所以通常該值會(huì)遠(yuǎn)小于源表數(shù)據(jù)大小。
分區(qū)過(guò)濾:例如SQL語(yǔ)句中含有
WHERE ds > 20130101
,ds
是分區(qū)列,則計(jì)費(fèi)的數(shù)據(jù)量?jī)H包括實(shí)際讀取的分區(qū),不包括其他分區(qū)的數(shù)據(jù)。列裁剪:例如SQL語(yǔ)句
SELECT f1,f2,f3 FROM t1;
,只計(jì)算t1表中f1、f2和f3列的數(shù)據(jù)量,其他列不參與計(jì)費(fèi)。
SQL復(fù)雜度:系統(tǒng)先統(tǒng)計(jì)SQL語(yǔ)句中的關(guān)鍵字,再折算為SQL復(fù)雜度。
統(tǒng)計(jì)SQL關(guān)鍵字。
SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)=JOIN個(gè)數(shù)+GROUP BY個(gè)數(shù)+ORDER BY個(gè)數(shù)+DISTINCT個(gè)數(shù)+窗口函數(shù)個(gè)數(shù)+
MAX((INSERT個(gè)數(shù)|UPDATE個(gè)數(shù)|DELETE個(gè)數(shù)),1)
。更多關(guān)鍵字信息,請(qǐng)參見(jiàn)JOIN、GROUP BY、ORDER BY、窗口函數(shù)、INSERT、UPDATE|DELETE。說(shuō)明如果SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)遠(yuǎn)高于20,會(huì)導(dǎo)致解析消耗大量時(shí)間,且作業(yè)長(zhǎng)期處于排隊(duì)狀態(tài),建議您優(yōu)化SQL,控制SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)。
SQL復(fù)雜度計(jì)算。
SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)小于等于3,復(fù)雜度為1。
SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)小于等于6,且大于等于4,復(fù)雜度為1.5。
SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)小于等于19,且大于等于7,復(fù)雜度為2。
SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)大于等于20,復(fù)雜度為4。
SQL作業(yè)計(jì)費(fèi)示例
以下述SQL為例:
SELECT DISTINCT total1
FROM(SELECT id1,
COUNT(f1) AS total1
FROM in1
GROUP BY id1
) tmp1
ORDER BY total1 DESC
LIMIT 100;
其中
DISTINCT個(gè)數(shù)為1
GROUP BY個(gè)數(shù)為1
ORDER BY個(gè)數(shù)為1
MAX((INSERT個(gè)數(shù)|UPDATE個(gè)數(shù)|DELETE個(gè)數(shù)), 1) = MAX(0|0|0, 1) = 1
SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù) = 1+1+1+1 = 4
由此可知,SQL關(guān)鍵字個(gè)數(shù)小于等于6,且大于等于4,復(fù)雜度為1.5,即SQL復(fù)雜度為1.5。
MapReduce按量付費(fèi)
MapReduce作業(yè)執(zhí)行成功后,系統(tǒng)會(huì)統(tǒng)計(jì)作業(yè)所消耗的計(jì)算時(shí)。系統(tǒng)將在第二天對(duì)所有執(zhí)行成功的MapReduce作業(yè)進(jìn)行一次性匯總計(jì)費(fèi),并在06:00前匯總在賬號(hào)賬單中,自動(dòng)從賬號(hào)余額中扣除費(fèi)用。
執(zhí)行失敗的MapReduce作業(yè)不計(jì)費(fèi)。
任務(wù)排隊(duì)時(shí)間不計(jì)費(fèi)。
相同作業(yè)會(huì)受集群負(fù)載環(huán)境的影響而產(chǎn)生較小的費(fèi)用波動(dòng)。
資源的基本單位定義為CU(Compute Unit),1 CU包含的計(jì)算資源為4 GB內(nèi)存和1 CPU Core。當(dāng)作業(yè)消耗的內(nèi)存大于4倍的1 CPU Core時(shí),計(jì)算時(shí)為消耗內(nèi)存量除以4再乘以時(shí)間。
如果您購(gòu)買(mǎi)了MaxCompute包年包月服務(wù),可以在購(gòu)買(mǎi)的服務(wù)范圍內(nèi)免費(fèi)執(zhí)行MapReduce作業(yè),不需要額外支付費(fèi)用。
如果您對(duì)MapReduce作業(yè)計(jì)費(fèi)存在疑問(wèn),請(qǐng)通過(guò)申請(qǐng)鏈接或搜索(釘釘群號(hào):11782920)加入MaxCompute開(kāi)發(fā)者社區(qū)釘群聯(lián)系MaxCompute技術(shù)支持咨詢(xún)。
MapReduce作業(yè)計(jì)費(fèi)規(guī)則如下。
計(jì)費(fèi)公式 | 類(lèi)型 | 價(jià)格 | 說(shuō)明 | 示例 |
| 標(biāo)準(zhǔn)MapReduce作業(yè) (指使用按量付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)版計(jì)算配額的MapReduce作業(yè)) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 自2017年8月16日起,MaxCompute正式開(kāi)始對(duì)MapReduce作業(yè)按量付費(fèi)。一個(gè)Map或Reduce作業(yè)默認(rèn)占用2 Core且占用3 GB內(nèi)存。 | 一個(gè)MapReduce作業(yè)執(zhí)行成功時(shí)調(diào)用了100 Core并消耗0.5小時(shí),則計(jì)算時(shí)為 MapReduce作業(yè)總計(jì)算費(fèi)用如下:
|
SpotMapReduce作業(yè) (指使用按量付費(fèi)閑時(shí)版計(jì)算配額的MapReduce作業(yè)) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 一個(gè)SpotMapReduce作業(yè)執(zhí)行成功時(shí)調(diào)用了100 Core并消耗0.5小時(shí),則計(jì)算時(shí)為 該SpotMapReduce作業(yè)總計(jì)算費(fèi)用如下:
|
MCQA(查詢(xún)加速SQL)按量付費(fèi)
每執(zhí)行一次MCQA作業(yè),MaxCompute將根據(jù)作業(yè)的輸入數(shù)據(jù)量進(jìn)行計(jì)費(fèi)。系統(tǒng)將在第二天對(duì)所有MCQA作業(yè)的計(jì)費(fèi)信息進(jìn)行一次性匯總計(jì)費(fèi),并在06:00前匯總在賬號(hào)賬單中,自動(dòng)從賬號(hào)余額中扣除費(fèi)用。
如果您已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)了預(yù)付費(fèi)(包年包月)資源,則可以單獨(dú)劃分一部分Quota資源給MCQA作業(yè)獨(dú)立使用;如果您只有后付費(fèi),則當(dāng)執(zhí)行MCQA作業(yè)時(shí),費(fèi)用與普通SQL作業(yè)計(jì)算收費(fèi)一致。
MaxCompute按照每條查詢(xún)作業(yè)掃描的數(shù)據(jù)量(每條查詢(xún)至少10 MB)計(jì)費(fèi)。對(duì)于取消的查詢(xún)作業(yè),按實(shí)際掃描的數(shù)據(jù)量計(jì)費(fèi)。
不查詢(xún)不產(chǎn)生任何費(fèi)用。
MaxCompute默認(rèn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行列式存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)壓縮。MaxCompute按照壓縮后的數(shù)據(jù)量計(jì)算數(shù)據(jù)掃描量。
查詢(xún)分區(qū)表時(shí),您可以應(yīng)用分區(qū)過(guò)濾條件,減少數(shù)據(jù)掃描量并提升查詢(xún)性能。
華東1(杭州)、華東2(上海)、華北2(北京)、華北3(張家口)、華北6(烏蘭察布)、華南1(深圳)和西南1(成都)區(qū)域已開(kāi)通MCQA作業(yè)按量付費(fèi)服務(wù)。
MCQA作業(yè)計(jì)費(fèi)規(guī)則如下。
計(jì)費(fèi)公式 | 價(jià)格 | 說(shuō)明 |
一次MCQA作業(yè)費(fèi)用=輸入數(shù)據(jù)量×SQL復(fù)雜度×單價(jià) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 自2020年10月12日起,MaxCompute正式對(duì)MCQA作業(yè)按量付費(fèi),詳情請(qǐng)參見(jiàn)查詢(xún)加速(MCQA)。 |
Spark按量付費(fèi)
Spark作業(yè)執(zhí)行成功后,系統(tǒng)會(huì)統(tǒng)計(jì)作業(yè)所消耗的計(jì)算時(shí)。系統(tǒng)將在第二天對(duì)所有Spark作業(yè)的計(jì)費(fèi)信息進(jìn)行一次性匯總計(jì)費(fèi),并在06:00前匯總在賬號(hào)賬單中,自動(dòng)從賬號(hào)余額中扣除費(fèi)用。
作業(yè)排隊(duì)時(shí)間不計(jì)費(fèi)。
相同作業(yè)會(huì)因?yàn)橹付ㄙY源的大小不同而產(chǎn)生費(fèi)用波動(dòng)。
如果您購(gòu)買(mǎi)了MaxCompute包年包月服務(wù),可以在購(gòu)買(mǎi)的服務(wù)范圍內(nèi)免費(fèi)執(zhí)行Spark作業(yè),不需要額外支付費(fèi)用。
如果您對(duì)Spark作業(yè)計(jì)費(fèi)存在疑問(wèn),請(qǐng)通過(guò)申請(qǐng)鏈接或搜索(釘釘群號(hào):11782920)加入MaxCompute開(kāi)發(fā)者社區(qū)釘群聯(lián)系MaxCompute技術(shù)支持咨詢(xún)。
華東1(杭州)、華北2(北京)、華南1(深圳)區(qū)域已開(kāi)通Spark作業(yè)按量付費(fèi)服務(wù),其他區(qū)域?qū)㈥懤m(xù)開(kāi)放。
Spark作業(yè)計(jì)費(fèi)規(guī)則如下。
計(jì)費(fèi)公式 | 類(lèi)型 | 價(jià)格 | 說(shuō)明 | 示例 |
Spark作業(yè)當(dāng)日計(jì)算費(fèi)用=當(dāng)日總計(jì)算時(shí)×單價(jià) | 標(biāo)準(zhǔn)Spark作業(yè) (指使用按量付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)版計(jì)算配額的Spark作業(yè)) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 自2019年2月1日起,MaxCompute正式對(duì)Spark作業(yè)按量付費(fèi),詳情請(qǐng)參見(jiàn)Spark on MaxCompute。 Spark作業(yè)的計(jì)算時(shí)詳情如下:
| 執(zhí)行Spark作業(yè)使用2 CPU Core和5 GB內(nèi)存,運(yùn)行1小時(shí)。則計(jì)算時(shí)為 Spark作業(yè)計(jì)算費(fèi)用在公有云上為 |
SpotSpark作業(yè)(指使用按量付費(fèi)閑時(shí)版計(jì)算配額的Spark作業(yè)) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 執(zhí)行SpotSpark作業(yè)使用2 CPU Core和5 GB內(nèi)存,運(yùn)行1小時(shí)。則計(jì)算時(shí)為 SpotSpark作業(yè)計(jì)算費(fèi)用在公有云上為 |
Mars(數(shù)據(jù)科學(xué))按量付費(fèi)
Mars作業(yè)執(zhí)行成功后,系統(tǒng)會(huì)統(tǒng)計(jì)作業(yè)所消耗的計(jì)算時(shí)。系統(tǒng)將在第二天對(duì)所有Mars作業(yè)的計(jì)費(fèi)信息進(jìn)行一次性匯總計(jì)費(fèi),并在06:00前匯總在賬號(hào)賬單中,自動(dòng)從賬號(hào)余額中扣除費(fèi)用。
作業(yè)排隊(duì)時(shí)間不計(jì)費(fèi)。
相同作業(yè)會(huì)因?yàn)橹付ㄙY源的大小不同而產(chǎn)生費(fèi)用波動(dòng)。
如果您購(gòu)買(mǎi)了MaxCompute包年包月服務(wù),可以在購(gòu)買(mǎi)的服務(wù)范圍內(nèi)免費(fèi)執(zhí)行Mars作業(yè),不需要額外支付費(fèi)用。
如果您對(duì)Mars作業(yè)計(jì)費(fèi)存在疑問(wèn),請(qǐng)通過(guò)申請(qǐng)鏈接或搜索(釘釘群號(hào):11782920)加入MaxCompute開(kāi)發(fā)者社區(qū)釘群聯(lián)系MaxCompute技術(shù)支持咨詢(xún)。
華東1(杭州)、華東2(上海)、華北2(北京)、華北3(張家口)、華北6(烏蘭察布)、華南1(深圳)、西南1(成都)和中國(guó)(香港)區(qū)域已開(kāi)通Mars作業(yè)按量付費(fèi)服務(wù),其他區(qū)域?qū)㈥懤m(xù)開(kāi)放。
Mars作業(yè)計(jì)費(fèi)規(guī)則如下。
計(jì)費(fèi)公式 | 類(lèi)型 | 價(jià)格 | 說(shuō)明 | 示例 |
Mars作業(yè)當(dāng)日計(jì)算費(fèi)用=當(dāng)日總計(jì)算時(shí)×單價(jià) | 標(biāo)準(zhǔn)Mars作業(yè) (指使用按量付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)版計(jì)算配額的Mars作業(yè)) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 自2020年9月1日起,MaxCompute正式對(duì)Mars作業(yè)按量付費(fèi),詳情請(qǐng)參見(jiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)(Mars)。 Mars作業(yè)的計(jì)算時(shí)詳情如下:
| 執(zhí)行Mars作業(yè)使用2 CPU Core和5 GB內(nèi)存,運(yùn)行1小時(shí)。則計(jì)算時(shí)為 Mars作業(yè)計(jì)算費(fèi)用在公有云上為 |
Spot Mars作業(yè) (指計(jì)算配額為使用按量付費(fèi)閑時(shí)版計(jì)算配額的Mars作業(yè)) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 執(zhí)行SpotMars作業(yè)使用2 CPU Core和5 GB內(nèi)存,運(yùn)行1小時(shí)。則計(jì)算時(shí)為 SpotMars作業(yè)計(jì)算費(fèi)用在公有云上為 |
MaxFrame作業(yè)按量付費(fèi)
MaxFrame作業(yè)執(zhí)行后,系統(tǒng)會(huì)統(tǒng)計(jì)作業(yè)所消耗的CU時(shí)(計(jì)算時(shí))。系統(tǒng)將在第二天對(duì)所有MaxFrame作業(yè)的計(jì)費(fèi)信息進(jìn)行一次性匯總計(jì)費(fèi),并在06:00前匯總在賬號(hào)賬單中,自動(dòng)從賬號(hào)余額中扣除費(fèi)用。
如果您購(gòu)買(mǎi)了MaxCompute包年包月服務(wù),可以在購(gòu)買(mǎi)的服務(wù)范圍內(nèi)免費(fèi)執(zhí)行MaxFrame作業(yè),不需要額外支付費(fèi)用。
華東1(杭州)、華北2(北京)、華南1(深圳)、華東2(上海)、西南1(成都)、中國(guó)(香港)地域已開(kāi)通MaxFrame作業(yè)按量付費(fèi)服務(wù)。
您有任何相關(guān)問(wèn)題或需要協(xié)助,可以通過(guò)填寫(xiě)釘釘群申請(qǐng)表單加入MaxCompute開(kāi)發(fā)者社區(qū)群(釘釘群號(hào):11782920)、您的專(zhuān)屬釘群或者M(jìn)axFrame官方用戶(hù)支持群(釘釘群號(hào):37130012987)等方式聯(lián)系我們。
MaxFrame作業(yè)計(jì)費(fèi)規(guī)則如下。
計(jì)費(fèi)公式 | 類(lèi)型 | 價(jià)格 | 說(shuō)明 | 示例 |
MaxFrame作業(yè)當(dāng)日計(jì)算費(fèi)用=當(dāng)日總計(jì)算時(shí)×單價(jià) | 標(biāo)準(zhǔn)MaxFrame作業(yè) (指使用按量付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)版計(jì)算配額的MaxFrame作業(yè)) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| MaxFrame作業(yè)的計(jì)算時(shí)詳情如下:
| 執(zhí)行MaxFrame作業(yè)使用2 CPU Core和5 GB內(nèi)存,運(yùn)行1小時(shí)。則計(jì)算時(shí)為 MaxFrame作業(yè)計(jì)算費(fèi)用在公有云上為 |
Lightning(交互式分析)按量付費(fèi)(已下線(xiàn))
每執(zhí)行一次Lightning查詢(xún)作業(yè),MaxCompute將根據(jù)作業(yè)的輸入數(shù)據(jù)量進(jìn)行計(jì)費(fèi)。系統(tǒng)將在第二天對(duì)所有查詢(xún)作業(yè)的計(jì)費(fèi)信息進(jìn)行一次性匯總計(jì)費(fèi),并在06:00前匯總在賬號(hào)賬單中,自動(dòng)從賬號(hào)余額中扣除費(fèi)用。
Lightning服務(wù)使用單獨(dú)的計(jì)算資源。即使您購(gòu)買(mǎi)了MaxCompute包年包月服務(wù),使用Lightning時(shí)也會(huì)按照查詢(xún)作業(yè)掃描的數(shù)據(jù)量計(jì)費(fèi)。
Lightning按照每條查詢(xún)作業(yè)掃描的數(shù)據(jù)量(每條查詢(xún)至少10 MB)計(jì)費(fèi)。對(duì)于取消的查詢(xún)作業(yè),按實(shí)際掃描的數(shù)據(jù)量計(jì)費(fèi)。
不查詢(xún)不產(chǎn)生任何費(fèi)用。
MaxCompute默認(rèn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行列式存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)壓縮。MaxCompute按照壓縮后的數(shù)據(jù)量計(jì)算數(shù)據(jù)掃描量。
查詢(xún)分區(qū)表時(shí),您可以應(yīng)用分區(qū)過(guò)濾條件,減少數(shù)據(jù)掃描量并提升查詢(xún)性能。
華東1(杭州)、華東2(上海)、華北2(北京)、華南1(深圳)區(qū)域已開(kāi)通Lightning服務(wù)。中國(guó)(香港)和新加坡區(qū)域開(kāi)放Lightning服務(wù)公測(cè)。
Lightning查詢(xún)作業(yè)計(jì)費(fèi)規(guī)則如下。
計(jì)費(fèi)公式 | 價(jià)格 | 說(shuō)明 |
一次Lightning查詢(xún)作業(yè)費(fèi)用=查詢(xún)輸入數(shù)據(jù)量×單價(jià) | 一般情況下,計(jì)費(fèi)單價(jià)如下:
| 自2019年2月1日起,MaxCompute的Lightning服務(wù)正式開(kāi)始按量付費(fèi),詳情請(qǐng)參見(jiàn)Lightning服務(wù)。 |