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弹性 MapReduce
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    计费概述

    最后更新时间：2023-12-27 09:51:15
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      计费模式

      弹性 MapReduce（EMR） 集群提供按量计费计费模式，集群费用由集群中全部节点和关联云产品计费的总和；弹性节点（Task 节点）支持竞价实例计费。 按量计费集群中节点支持按量计费和竞价实例。 下表列出两种计费模式区别：
      节点计费模式
      按量计费
      竞价实例
      付款方式
      后付费；购买时 冻结费用，每小时结算。
      后付费；购买时 冻结费用，每小时结算。
      计费单位
      美元/秒
      美元/秒
      单价
      单价较高
      浮动价格，大多数情况是同规格按量计费模式的10% - 20%
      最少使用时长
      按秒计费，按小时结算，随时购买随时释放
      按秒计费，按小时结算，随时购买随时释放，也可能会被系统主动回收
      节点配置调整
      随时升配置。每台节点升配无限制（仅支持节点 CPU 和内存调整）
      不允许调整配置
      使用场景
      适用于短时间存在或周期性存在的集群。
      适用于弹性计算资源额外补充算力集群
      计费模式转换
      不可转换为包年包月。
      不支持
      按量计费（除 S5 以及2019年11月后上线的新机型外）支持三级阶梯，用的越久，优惠越大：
      第一阶梯 T1：0 <T1 ≤ 96；
      第二阶梯 T2：96 <T2 ≤ 360；
      第三阶梯 T3：T3>360； 详情请参见 三级阶梯详情。
      您可直接使用 EMR 产品定价 查看节点规格价格，估算资源成本。 EMR 账单仅含节点费用：节点费用 = CPU + 内存 + 系统盘 + 本地数据盘，关联产品账单通过对应产品查看。EMR 账单详情请参见 账单查询 或 标签分账。
      注意
      在 CVM 控制台对 EMR 集群按量计费节点进行关机操作时，请谨慎选择关机模式，EMR 节点不支持关机不收费模式。
      定价中心价格仅为 CPU 和内存、本地数据盘的配置费用，不包含镜像、系统云盘、数据云盘以及关联产品费用。
      磁盘类型价格请参考 云硬盘价格总览，关联云产品费用收取请参见下文 “计费项 > 关联云产品费用”。
      官网价格会根据情况做适当调整，具体价格请参考官网，此处不作为长期有效数据。

      计费项

      集群实例费用包含集群中全部节点费用和关联云产品费用；在使用 EMR 过程中可能使用其他云产品资源（弹性公网 IP、CDB、CBS、CHDFS、COS、私有网络等），将按照各自云产品计费方式进行收费，具体收费明细，可参考各产品的计费说明。
      费用类型
      计费项
      EMR 中使用说明
      计费说明
      产品定价
      EMR 节点费用
      节点费用
      可根据业务场景选择不同的机型规格，EMR 独立定价，定价包含节点涉及的 CPU、内存、系统盘以及本地盘资源，计费类型支持按量计费和竞价实例。
      EMR 计费仅收取全部节点费用
      关联云产品费用
      弹性公网 IP
      集群的 Master.1 节点默认开启外网访问功能，以实现在集群外访问 Hadoop 众多组件的 WebUI 界面。流量费用即访问这些页面产生的数据交互流量费用，流量绝大多数情况都非常少。因此默认使用按流量计费的方案，相比按带宽付费更节约成本。
      云数据库 MySQL（CDB）
      当选择部署 Hive（本地部署）、Hue、Ranger、Oozie、Druid、Superset 一个或多个组件时需要购买一个云数据库 MySQL（CDB）用于元数据存储。
      云硬盘 CBS
      节点部署数据盘为云盘时，将最少购买页一块云硬盘作为数据存储位，云硬盘费用将同下单购买EMR节点是一并支付，并产品 CBS 相应订单，购买的云硬盘计费将同节点计费模式一致。
      对象存储 COS
      当您使用对象存储来实现集群的计算存储分离时，会因集群计算请求拉取对象存储中的数据，而产生数据存储和请求费用。同时，在计算中，也可能因结果数据存放或者备份等目的，而在对象存储中产生新的数据。
      云 HDFS（CHDFS）
      当您使用 CHDFS 来实现集群的计算存储分离时，会因集群计算请求拉取 CHDFS 中的数据，而产生数据存储和请求费用。同时，在计算中，也可能因结果数据存放或者备份等目的，而在 CHDFS 中产生新的数据
      
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