大数据计算MaxCompute成本突然增加了2倍，想知道这个要怎么查询一下原因呢？

要排查5月初MaxCompute成本突然增加2倍的原因，您可以按照以下步骤进行详细分析和定位问题。以下是具体的排查方法和操作建议：

1. 确认费用超支日期及具体项目

首先，通过阿里云费用中心确认费用超出预期的具体日期，并定位到当天产生高额费用的项目和计费项。

• 操作步骤：
  1. 登录阿里云费用中心。
  2. 查看账单明细，筛选出5月初费用异常增长的日期。
  3. 确认具体是哪个MaxCompute项目中的哪些计费项（如计算、存储或公网流量）导致了费用突增。

2. 分析消费上涨原因

根据费用中心的初步定位结果，进一步分析具体的消费上涨原因。可能的原因包括计算费用、存储费用或公网下行流量费用的异常增长。

2.1 计算费用异常排查

如果发现计算费用超出预期，可以通过Information Schema视图中的TASKS_HISTORY数据统计作业量和TOP费用作业。

• 操作步骤：

  1. 登录MaxCompute客户端或使用SQL分析工具，切换到高额消费的项目。
  2. 执行以下SQL查询，获取费用最高的SQL作业及其执行信息：

     set odps.sql.decimal.odps2=true;
     SELECT 
     inst_id, -- 实例ID
     input_bytes, -- 数据输入量（字节）
     complexity, -- SQL复杂度
     CAST(input_bytes / 1024 / 1024 / 1024 * complexity * 0.3 AS DECIMAL(18,5)) AS cost_sum, -- 费用估算
     get_json_object(settings, "$.SKYNET_ID") AS SKYNET_ID -- DataWorks调度任务ID
     FROM information_schema.tasks_history
     WHERE (task_type = 'SQL' OR task_type = 'SQLRT') 
     AND ds = '20230501' -- 替换为具体日期分区
     ORDER BY cost_sum DESC
     LIMIT 10000;
     

  3. 根据查询结果，检查是否有异常的SQL作业（如全表扫描、重复执行等）。

• 重要提示：

  • 如果某条SQL作业的input_bytes（输入数据量）较大，可能是由于全表扫描或未优化的查询条件导致的。
  • 如果发现重复执行的作业，可以通过以下SQL分析作业增长趋势：

  SELECT signature, ds, COUNT(*) AS tasknum
  FROM information_schema.tasks_history
  WHERE (task_type = 'SQL' OR task_type = 'SQLRT')
    AND ds >= '20230501'
  GROUP BY ds, signature
  ORDER BY tasknum DESC
  LIMIT 10000;
  

2.2 存储费用异常排查

如果存储费用超出预期，可以通过下载用量明细分析存储费用变化。

• 操作步骤：

  1. 在费用中心下载5月初的用量明细文件。
  2. 将用量明细上传至MaxCompute进行分析，参考[MaxCompute账单用量明细分析]文档中的SQL示例，查看存储费用的变化趋势。
  3. 检查是否有大表未删除或数据生命周期设置不合理的情况。

• 优化建议：

  • 合理设置数据分区：通过多级分区减少数据扫描量，提升查询效率，降低费用。
  • 设置合理的表生命周期：根据数据使用频率设置表的生命周期，自动清理过期数据，节约存储空间。

2.3 公网下行流量费用异常排查

如果公网下行流量费用超出预期，可以通过TUNNELS_HISTORY视图统计公网下行流量费用变化。

• 操作步骤：
  1. 执行以下SQL查询，统计公网下行流量费用：

     set odps.sql.decimal.odps2=true;
     SELECT 
     ds, 
     operate_type, 
     SUM(CAST(data_size / 1024 / 1024 / 1024 * 0.8 AS DECIMAL(18,5))) AS download_fee
     FROM information_schema.tunnels_history
     WHERE (operate_type = 'DOWNLOADLOG' OR operate_type = 'DOWNLOADINSTANCELOG')
     AND ds >= '20230501'
     GROUP BY ds, operate_type
     ORDER BY download_fee DESC;
     

  2. 根据查询结果，检查是否有异常的公网下载行为。

3. 检查调度任务配置

如果您的MaxCompute作业是通过DataWorks调度的，还需要检查调度任务的配置是否发生了变化。

• 常见问题：

  • 补数据操作：如果在5月初进行了大规模的补数据操作，可能会导致费用显著增加。例如，补30天的数据且调度周期为天，则补数据操作会被执行30次。
  • 调度周期变更：如果将调度任务的调度周期从“天”改为“小时”，运行次数会大幅增加，从而导致费用上涨。

• 优化建议：

  • 定期检查DataWorks调度任务的配置，避免不必要的补数据操作。
  • 合理设置调度周期，避免频繁运行低效的作业。

4. 总结与后续优化

完成上述排查后，您应该能够定位到费用突增的具体原因。针对不同的问题，可以采取以下优化措施：

• 计算费用优化：
  • 避免全表扫描，尽量使用分区查询。
  • 合并小批量的UPDATE或DELETE操作，减少资源消耗。
• 存储费用优化：
  • 定期清理无用数据，设置合理的生命周期策略。
  • 使用Compaction操作优化存储结构，减少冗余数据。
• 公网流量优化：
  • 尽量使用内网传输数据，避免公网下载。

通过以上步骤，您可以有效定位并解决5月初MaxCompute成本突增的问题。如果仍有疑问，建议联系阿里云技术支持团队获取进一步帮助。