DataWorks支援的各類型節點任務(例如,PyODPS、EMR Hive),一部分會通過調度下發至各引擎執行,另一部分直接在DataWorks的資源群組上執行或通過DataWorks資源群組啟動資源再下發至引擎執行,任務代碼執行時會佔用一定計算資源,下發至計算引擎的任務由對應計算引擎收取資料計算費用。在DataWorks Serverless資源群組執行的任務或通過Serverless資源群組啟動資源再下發至引擎執行的任務,會佔用DataWoks資源群組的計算資源,DataWorks會收取資料計算費用。本文為您介紹Serverless資源群組運行資料計算任務的收費詳情。
費用產生情境
使用Serverless資源群組在以下模組運行計算型任務,會產生相應計算費用:
資料開發:在資料開發(DataStudio)運行資料計算任務,任務代碼執行將產生資料計算費用。
資料品質:若資料計算任務配置了資料品質校正規則,執行規則校正的SQL將產生資料計算費用。
資料分析:在資料分析運行Shell、Python等資料計算型任務時,將產生資料計算費用。
營運中心:在營運中心運行資料計算任務。
DataWorks支援的計算型任務,請參見附錄:計算型工作清單。
舊版資源群組運行各類型節點任務不涉及資料計算費用。
Serverless資源群組計費說明
Serverless資源群組統一按照CU計費,1CU = 1核CPU + 4GiB記憶體
。
隨用隨付情境:按照實際執行任務使用的CU量計費,詳情請參見Serverless資源群組(隨用隨付)。
訂用帳戶情境:按照實際購買CU量及購買月數計費,詳情請參見Serverless資源群組(訂用帳戶)。
附錄:計算型工作清單
如何判斷計算型任務
您可進入資料開發(DataStudio)相應節點的編輯頁面,通過右側導覽列的 ,查看當前任務的類型。
計算型任務:在資源屬性地區,需指定任務運行所需的調度CU。
情境一:調度CU可自訂CU量。
情境二:調度CU僅支援配置為預設的CU量。
調度型任務:在資源屬性地區,僅支援選擇調度資源群組,無需配置任務使用的CU量。
計算型工作清單
使用Serverless資源群組運行資料計算任務會消耗CU,涉及的預設CU及運行CU介紹如下:
預設CU:每次運行任務時,平台根據任務類型分配的推薦CU量,低於該值可能無法保障任務的高效運行。
運行CU:運行任務實際配置的CU量,平台預設填充為預設CU的值,您可按需調整。配置原則如下:
最低配置為0.25CU,步長為0.25CU。若介面提示當前資源群組的CU額度不足,可調整資料計算任務的CU配額。
為避免資源配置不足或過量,請參考預設CU及資料計算任務的CU配額合理配置。詳情請參見配額管理。
僅部分任務支援調整運行CU。例如:
Hologres SQL任務的運行CU無法調整,只能配置為0.25(即預設CU)。
PyODPS 2任務的運行CU預設為0.5,您可按需調整(例如,0.4、0.6等)。
樣本:在資料開發(DataStudio)運行HologresSQL、PyODPS 2任務,運行CU如下。
DataWorks支援的計算型任務、各任務的預設CU量及運行CU的更改情況如下表。
資料來源類型 | 任務類型 | 預設CU | 運行CU是否可修改(Y:是/N:否) |
MaxCompute | 0.5CU | Y | |
0.5CU | Y | ||
0.5CU | Y | ||
Hologres | 0.25CU | N | |
0.25CU | Y | ||
0.25CU | Y | ||
EMR | 0.25CU | N | |
0.25CU | N | ||
EMR Impala | 0.25CU | N | |
0.25CU | N | ||
0.25CU | Y | ||
0.25CU | N | ||
0.5CU | Y | ||
0.5CU | Y | ||
0.25CU | Y | ||
CDH | 0.25CU | N | |
0.25CU | N | ||
0.25CU | N | ||
CDH Trino | 0.25CU | N | |
0.25CU | Y | ||
0.25CU | N | ||
0.5CU | Y | ||
CDH Spark Streaming | 0.5CU | Y | |
CDH Shell | 0.25CU | Y | |
ADB for PostgreSQL | 0.25CU | Y | |
AnalyticDB for MySQL | 0.25CU | Y | |
ClickHouse | 0.25CU | N | |
通用 | 0.25CU | Y | |
迴圈結束節點 | —— | Y | |
0.25CU | Y | ||
0.25CU | Y | ||
0.25CU | N | ||
0.25CU | N | ||
0.25CU | Y | ||
演算法 | 0.25CU | N |
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