產品計費 - E-MapReduce

本文為您介紹EMR Serverless Spark的資源估算策略、計費項目、計算方式，以及支援地區的費用單價等資訊。

CU

CU是EMR Serverless Spark工作空間計算能力的基本單位，其用量按分鐘累計。CU的單價取決於EMR Serverless Spark工作空間所配置的CPU架構和可用性區域（AZ）的高可用屬性，預設為Intel X86和單可用性區域。同時，CU的單價因地區而異。

資源估算

CU對應Serverless Spark底層系統的CPU計算能力。一個計算任務的CU使用量取決於該任務實際處理的資料量、計算複雜程度、處理的資料分布情況，以及是否開啟Fusion引擎加速。開啟Fusion引擎加速後，單位時間的CU使用量將會增加25%，但作業執行時間通常能夠大幅縮短（60%以上），因此具備更高的綜合性價比。您可以根據業務規模和資料量合理評估需要的資源，預設1 CU按照1核CPU+4GB記憶體折算。

1 CU的處理能力如下表所示。

處理情境	處理能力（Java Runtime）	處理能力（Fusion引擎）
簡單的資料處理。例如，過濾、清洗等操作。	1 CU每秒可以處理約2000000條資料。	1 CU每秒可以處理約5000000條資料。
複雜的資料處理。例如，彙總、串連、String操作等。	1 CU每秒可以處理約700000條資料。	1 CU每秒可以處理約2000000條資料。

計費項目

當前僅支援隨用隨付模式，其計費公式如下：

一個工作空間的總價 = 1小時內計算資源使用的CU × 單價

說明

隨用隨付目前僅支援Intel X86架構，使用時間長度按分鐘層級計算，每小時為1個結賬周期。
以上計算公式為開通一個EMR Serverless Spark工作空間的費用。一個賬戶可以開通多個工作空間，結算時，需要按照多個工作空間的總費用結算。

計費方式

隨用隨付

隨用隨付是一種後付費的計費模式，無需您提前購買大量資源，系統會根據您工作空間實際的資源使用量進行結算。本節將為您介紹隨用隨付的適用情境、計費規則以及計費周期。

特性	說明
適用情境	隨用隨付主要適用於以下業務情境：業務用量經常有變化。資源使用有臨時性和突發性。
計費規則	您一個周期內（1小時）的賬單費用為實際計算所消耗的資源費用，具體為周期內所累計的總資源折算為CU時，再乘以對應地區的小時單價。計算資源費用為：`1小時內CU的用量 × 對應地區的小時單價`。例如， Spark任務資源配置如下所示。 `spark.driver.cores 1 spark.driver.memory 1g spark.driver.memoryOverhead 1g spark.executor.cores 1 spark.executor.memory 1g spark.executor.memoryOverhead 1g spark.executor.instances 2` 每分鐘使用總計3核CPU和6GB的記憶體，1小時的資源使用量為`(3Core, 6GB) /分鐘 * 60`。按照max(3/1, 6/4)，折算為3 CU時，1小時的費用為3 CU時 * 對應地區的小時單價。不同地區的單價資訊請參見地區單價。重要上述計算公式為開通一個EMR Serverless Spark工作空間的費用。如果您的賬戶內開通了多個工作空間，結算時會計算所有工作空間的總費用。容器運行時開始計量，Spark Driver和Executor的初始化過程在容器開始運行之後，因此，根據Spark UI上Driver和Executor的已耗用時間計算得出的CU時間長度可能與實際CU時間長度存在差異，請以最終賬單為準。
計費周期	按照每小時整點計算一次費用（以UTC+8時間為準），計算完畢後進入新的計費周期。在每個計費周期結束後，系統會產生賬單，並從您賬戶中扣除相應費用。賬單流水資料相對於實際費用消耗可能會有延遲。

地區單價

下表詳細列出了各類工作空間在不同地區的價格情況。

重要

實際價格請以產品購買頁面為準。

地區名稱	單價（USD/CU/小時）
印尼（雅加達）	0.067106
德國（法蘭克福）	0.064792
新加坡	0.067106
美國（維吉尼亞）	0.053801

注意事項

EMR Serverless Spark資源採用隨用隨付方式，高峰期可能存在搶佔資源的情況，無法完全保障資源使用的時效性。