全部產品
Search
文件中心

DataWorks:資料計算計費說明

更新時間:Aug 15, 2024

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

說明

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

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,通過右側導覽列的調度配置 > 資源屬性,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。

      image

    • 情境二:調度CU僅支援配置為預設的CU量。

      image

  • 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。

    image

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

說明

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。

image

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

ODPS MR

0.5CU

Y

PyODPS 2

0.5CU

Y

PyODPS 3

0.5CU

Y

Hologres

Hologres SQL

0.25CU

N

一鍵MaxCompute表結構同步節點

0.25CU

Y

一鍵MaxCompute資料同步節點

0.25CU

Y

EMR

EMR Hive

0.25CU

N

EMR Presto

0.25CU

N

EMR Impala

0.25CU

N

EMR Trino

0.25CU

N

EMR MR

0.25CU

Y

EMR Spark SQL

0.25CU

N

EMR Spark

0.5CU

Y

EMR Spark Streaming

0.5CU

Y

EMR Shell

0.25CU

Y

CDH

CDH Hive

0.25CU

N

CDH Presto

0.25CU

N

CDH Impala

0.25CU

N

CDH Trino

0.25CU

N

CDH MR

0.25CU

Y

CDH Spark SQL

0.25CU

N

CDH Spark

0.5CU

Y

CDH Spark Streaming

0.5CU

Y

CDH Shell

0.25CU

Y

ADB for PostgreSQL

AnalyticDB for PostgreSQL

0.25CU

Y

AnalyticDB for MySQL

AnalyticDB for MySQL

0.25CU

Y

ClickHouse

ClickHouse SQL

0.25CU

N

通用

賦值節點

0.25CU

Y

迴圈結束節點

——

Y

Shell

0.25CU

Y

SSH節點

0.25CU

Y

FTP Check

0.25CU

N

MySQL

0.25CU

N

自訂節點

0.25CU

Y

演算法

PAI DLC

0.25CU

N

相關文檔