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三分钟教你学会分析MaxCompute消费明细

很多用户经常被MaxCompute收费所困扰,比如执行了一条 select xxx from yyy 然后扣费1元 ,使用了机器学习后扣了1分钱,不知道如何查询到明细,也无法做优化。 接下来,我来教大家学习如何通过控制台消费功能查看你在MaxCompute(DataWorks/Studio)中每一条SQL/MR计算、存储、下载的消费明细。 概要: 场景1,查看昨天的收费情况场景2,分析某一天计算收费“贵“原因 场景3,分析存储收取1分钱的原因 场景4,分析数据上传和下载是否产生了费用 场景5,分析“不足一天”的数据存储费用 场景6,分析"消费贵"的MR计算费用 场景1,查看昨天的收费情况 出账后,通过控制台消费明细来查看。 出账时间: 预付费出账单时间次日12点 后付费出账单时间是次日9点 step1进入阿里云控制台-消费,https://expense

Project Tungsten:让Spark将硬件性能压榨到极限(转载)

在之前的博文中,我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力。本篇博文中,我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten。在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习。 Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能。Project Tungsten包括了3个方面的努力: Memory Management和Binary Processing:利用应用的语义(application semantics)来更明确地管理内存,同时消除JVM对象模型和垃圾回收开销。 Cache-aware computation(缓存友好的计算):使用算法和数据结构来实现内存分级结构(memory hierarchy)。 代码生成(Code generation):使用代码生成来利用新型编译器和CPU。 之所以大幅度聚焦内存和CPU的利用,其主要原因就在于:对比IO和网络通信,Spar...

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