MaxCompute问题之计算资源利用如何解决

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: MaxCompute资源指的是在MaxCompute项目中使用的计算资源和存储资源;本合集旨在向用户展示如何高效管理MaxCompute资源,包括资源包管理、配额调整和性能优化等方面。

问题一:MaxCompute在包年包月计费模式下,计算资源是如何利用的?


MaxCompute在包年包月计费模式下,计算资源是如何利用的?


参考回答:

包年包月的资源是独享型资源,MaxCompute会根据您购买的资源量分配固定数量的计算资源,您可以对计算资源设置配额组、并设置分时时段,请参见MaxCompute管家。包年包月资源最佳实践,请参见包年包月资源分时配额包年包月资源隔离

但是当同一地域已经开通按量计费模式时,如果作业量较大,您可以考虑对于消耗资源少的作业采用包年包月计费模式,消耗资源较大的作业采用按量计费模式,保证作业运行时一直有计算资源。更多包年包月项目使用按量计费资源信息,请参见包年包月项目使用按量计费资源


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/501976?spm=a2c6h.14164896.0.0.7b0832e9NIU66G


问题二:MaxCompute按量计费模式转为包年包月模式时,如何评估需要购买多少计算资源?


MaxCompute按量计费模式转为包年包月模式时,如何评估需要购买多少计算资源?


参考回答:

您需要结合具体的作业评估需要购买的计算资源(CU)数量。建议您先购买少量计算资源,后续根据具体使用情况,再进行调整。计算资源购买量建议50 CU起购。

购买包年包月计算资源后,您可以通过如下方式监控资源的使用情况:

更多资源规划建议,请参见资源规划及规格选型


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/501975?spm=a2c6h.14164896.0.0.7b0832e9NIU66G


问题三:maxcompute的资源隔离是针对项目级?能否访问跨项目的数据?


maxcompute的资源隔离是针对项目级?能否访问跨项目的数据?


参考回答:

当前MaxCompute的包年包月CU可以设置 独占quota。https://help.aliyun.com/document_detail/66565.htm MaxCompute也支持跨项目访问数据,可以添加账号或者做package授权。https://help.aliyun.com/document_detail/34602.html


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/460154?spm=a2c6h.14164896.0.0.b77732e9if5g2K


问题四:MaxCompute 所提供的预付费资源监控报警能力有什么作用?


MaxCompute 所提供的预付费资源监控报警能力有什么作用?


参考回答:

MaxCompute 所提供的预付费资源监控报警能力基于阿里云所提供的云监控服务,并且结合了配额组 CPU 使用量、作业等待等待数、内存使用量、整体 CPU 使用率等一些关键指标,通过对以上这些指标进行规则配置,就能实现对于关键事件的短信通知以及实时告警,从而帮助用户更好地管理和使用资源。

以上内容摘自《大数据工程师必读手册》电子书,点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=29可下载完整版


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/446555?spm=a2c6h.14164896.0.0.b77732e9if5g2K


问题五:如何评估MaxCompute存储资源和计算资源?


如何评估MaxCompute存储资源和计算资源?


参考回答:

可以参考一下这篇文章:https://developer.aliyun.com/article/771967


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/312366?spm=a2c6h.14164896.0.0.b77732e9if5g2K

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Java
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
49 5
|
1月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
49 3
|
1月前
|
存储 分布式计算 算法
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
60 0
|
16天前
|
分布式计算 Java MaxCompute
ODPS MR节点跑graph连通分量计算代码报错java heap space如何解决
任务启动命令:jar -resources odps-graph-connect-family-2.0-SNAPSHOT.jar -classpath ./odps-graph-connect-family-2.0-SNAPSHOT.jar ConnectFamily 若是设置参数该如何设置
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
超级计算与大数据:推动科学研究的发展
【9月更文挑战第30天】在信息时代,超级计算和大数据技术正成为推动科学研究的关键力量。超级计算凭借强大的计算能力,在尖端科研、国防军工等领域发挥重要作用;大数据技术则提供高效的数据处理工具,促进跨学科合作与创新。两者融合不仅提升了数据处理效率,还推动了人工智能、生物科学等领域的快速发展。未来,随着技术进步和跨学科合作的加深,超级计算与大数据将在科学研究中扮演更加重要的角色。
|
1月前
|
资源调度 分布式计算 大数据
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
90 0
|
3月前
|
图形学 数据可视化 开发者
超实用Unity Shader Graph教程:从零开始打造令人惊叹的游戏视觉特效,让你的作品瞬间高大上,附带示例代码与详细步骤解析!
【8月更文挑战第31天】Unity Shader Graph 是 Unity 引擎中的强大工具,通过可视化编程帮助开发者轻松创建复杂且炫酷的视觉效果。本文将指导你使用 Shader Graph 实现三种效果:彩虹色渐变着色器、动态光效和水波纹效果。首先确保安装最新版 Unity 并启用 Shader Graph。创建新材质和着色器图谱后,利用节点库中的预定义节点,在编辑区连接节点定义着色器行为。
244 0
|
3月前
|
资源调度 分布式计算 Hadoop
揭秘Hadoop Yarn背后的秘密!它是如何化身‘资源大师’,让大数据处理秒变高效大戏的?
【8月更文挑战第24天】在大数据领域,Hadoop Yarn(另一种资源协调者)作为Hadoop生态的核心组件,扮演着关键角色。Yarn通过其ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster及Container等组件,实现了集群资源的有效管理和作业调度。当MapReduce任务提交时,Yarn不仅高效分配所需资源,还能确保任务按序执行。无论是处理Map阶段还是Reduce阶段的数据,Yarn都能优化资源配置,保障任务流畅运行。此外,Yarn还在Spark等框架中展现出灵活性,支持不同模式下的作业执行。未来,Yarn将持续助力大数据技术的发展与创新。
58 2
|
4月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品使用合集之使用API调用ODPS SQL时,出现资源被定时任务抢占,该怎么办
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
4月前
|
消息中间件 分布式计算 DataWorks
MaxCompute产品使用合集之如何在DataWorks中引用MC资源
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。