tongchenkeji 发表于：2023-7-3 15:06:440次点击 已关注取消关注 关注 私信 DataWorks中Maxcompute的元数据视图查询时为什么会产生大量的计算费用？[阿里云MaxCompute] 暂停朗读为您朗读 DataWorks中Maxcompute的元数据视图查询时为什么会产生大量的计算费用？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 MaxCompute# DataWorks3343# MaxCompute2748# 云原生大数据计算服务 MaxCompute3255# 分布式计算2827# 大数据开发治理平台 DataWorks3946
算精通AM 2023-11-27 18:02:41 1 在DataWorks中，使用MaxCompute的元数据视图进行查询时，可能会产生大量的计算费用。这是由于元数据视图的查询需要在MaxCompute中进行计算和处理，而MaxCompute是一种按量计费的云计算服务，会根据使用的计算资源和计算时长等因素进行计费。 为了避免产生大量的计算费用，可以采取以下措施： 缩小查询范围：尽量缩小查询范围，只查询需要的数据和字段，避免查询过多的数据和字段导致计算费用过高。 使用缓存：可以将元数据视图的查询结果缓存下来，避免重复查询产生重复的计算费用。DataWorks提供了元数据缓存功能，可以将元数据缓存在缓存中，提高查询效率并降低计算费用。 调整查询方式：可以尝试使用其他查询方式，比如使用MaxCompute SQL语句进行查询，避免使用元数据视图进行查询导致计算费用过高。
游客mahexp74d6pzwAM 2023-11-27 18:02:41 2 在DataWorks中使用Maxcompute的元数据视图进行查询时，可能会产生大量的计算费用，原因可能有以下几点： 查询条件复杂：如果您的查询条件比较复杂，例如涉及到多个表之间的关联、复杂的筛选条件、多层嵌套的子查询等，那么查询所需要的计算资源就会相应增加，从而产生更多的计算费用。 数据量过大：如果您的数据量非常大，例如涉及到的表有上亿条数据，那么即使简单的查询条件，也可能需要消耗大量的计算资源，从而产生更多的计算费用。 使用了复杂的数据处理函数：如果您的查询中使用了复杂的数据处理函数，例如聚合函数、分组函数、转换函数等，这些函数可能需要执行大量的计算操作，从而产生更多的计算费用。 并发度过高：如果您的查询并发度过高，例如同时有多个用户提交查询请求，那么系统需要为每个查询请求分配计算资源，从而产生更多的计算费用。 为了减少Maxcompute的元数据视图查询产生的计算费用，您可以采取以下措施： 优化查询条件：尽量简化查询条件，避免过度复杂的数据关联和筛选条件，减少子查询的数量等，以提高查询效率。 建立索引：为经常使用的查询字段建立索引，可以提高查询效率，减少计算资源的消耗。 优化数据处理函数：对于经常使用的数据处理函数，可以对其进行优化，例如优化SQL语句、调整函数参数等，以提高查询效率。 控制并发度：对于并发度过高的查询请求，可以通过控制并发度的方式来减少计算资源的消耗，例如限制同时进行的查询请求数量、使用队列等方式。 调整计算资源配置：根据实际的查询需求和数据量大小，可以适当地调整Maxcompute的计算资源配置，例如增加计算资源、调整任务调度策略等。 总之，为了减少Maxcompute的元数据视图查询产生的计算费用，您需要根据具体情况进行优化和调整，包括优化查询条件、建立索引、优化数据处理函数、控制并发度以及调整计算资源配置等方面。同时，您也可以参考Maxcompute的相关文档或者咨询DataWorks的技术支持团队，获取更详细的优化建议和指导。
xin在这AM 2023-11-27 18:02:41 3 场景描述： 1。使用maxc的元数据视图进行本项目下的作业费用计算，为啥每个项目下，收集元数据信息成本都是一样的？ 查询单个项目下的元数据信息，项目内任务数很少但是logview中的input-byte有数十G ？这正常吗？ 答： information schema提供的是视图元数据，对用户免存储费用， 但是查询会产生计算费用，视图的计算输入是按底层物理表数据输入，视图能查到的数据量不代表物理表仅存有这个量的数据。由于tasks_history和tunnel_history物理表较大（maxc的对应地域下的全局表），因此产品侧针对这两个视图做了优化，每日6点对昨日数据做一次切分以减少输入量提升查下性能，其他视图未做此处理。 建议用户侧在使用功能元数据视图进行任务分析/费用计算时，尽量在6点之后进行统计 ，可以减少大量数据输入从而减少扫描费用，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
在DataWorks中，使用MaxCompute的元数据视图进行查询时，可能会产生大量的计算费用。这是由于元数据视图的查询需要在MaxCompute中进行计算和处理，而MaxCompute是一种按量计费的云计算服务，会根据使用的计算资源和计算时长等因素进行计费。
为了避免产生大量的计算费用，可以采取以下措施：
缩小查询范围：尽量缩小查询范围，只查询需要的数据和字段，避免查询过多的数据和字段导致计算费用过高。
使用缓存：可以将元数据视图的查询结果缓存下来，避免重复查询产生重复的计算费用。DataWorks提供了元数据缓存功能，可以将元数据缓存在缓存中，提高查询效率并降低计算费用。
调整查询方式：可以尝试使用其他查询方式，比如使用MaxCompute SQL语句进行查询，避免使用元数据视图进行查询导致计算费用过高。
在DataWorks中使用Maxcompute的元数据视图进行查询时，可能会产生大量的计算费用，原因可能有以下几点：
查询条件复杂：如果您的查询条件比较复杂，例如涉及到多个表之间的关联、复杂的筛选条件、多层嵌套的子查询等，那么查询所需要的计算资源就会相应增加，从而产生更多的计算费用。 数据量过大：如果您的数据量非常大，例如涉及到的表有上亿条数据，那么即使简单的查询条件，也可能需要消耗大量的计算资源，从而产生更多的计算费用。 使用了复杂的数据处理函数：如果您的查询中使用了复杂的数据处理函数，例如聚合函数、分组函数、转换函数等，这些函数可能需要执行大量的计算操作，从而产生更多的计算费用。 并发度过高：如果您的查询并发度过高，例如同时有多个用户提交查询请求，那么系统需要为每个查询请求分配计算资源，从而产生更多的计算费用。 为了减少Maxcompute的元数据视图查询产生的计算费用，您可以采取以下措施：
优化查询条件：尽量简化查询条件，避免过度复杂的数据关联和筛选条件，减少子查询的数量等，以提高查询效率。 建立索引：为经常使用的查询字段建立索引，可以提高查询效率，减少计算资源的消耗。 优化数据处理函数：对于经常使用的数据处理函数，可以对其进行优化，例如优化SQL语句、调整函数参数等，以提高查询效率。 控制并发度：对于并发度过高的查询请求，可以通过控制并发度的方式来减少计算资源的消耗，例如限制同时进行的查询请求数量、使用队列等方式。 调整计算资源配置：根据实际的查询需求和数据量大小，可以适当地调整Maxcompute的计算资源配置，例如增加计算资源、调整任务调度策略等。 总之，为了减少Maxcompute的元数据视图查询产生的计算费用，您需要根据具体情况进行优化和调整，包括优化查询条件、建立索引、优化数据处理函数、控制并发度以及调整计算资源配置等方面。同时，您也可以参考Maxcompute的相关文档或者咨询DataWorks的技术支持团队，获取更详细的优化建议和指导。
场景描述： 1。使用maxc的元数据视图进行本项目下的作业费用计算，为啥每个项目下，收集元数据信息成本都是一样的？
查询单个项目下的元数据信息，项目内任务数很少但是logview中的input-byte有数十G ？这正常吗？
答： information schema提供的是视图元数据，对用户免存储费用， 但是查询会产生计算费用，视图的计算输入是按底层物理表数据输入，视图能查到的数据量不代表物理表仅存有这个量的数据。由于tasks_history和tunnel_history物理表较大（maxc的对应地域下的全局表），因此产品侧针对这两个视图做了优化，每日6点对昨日数据做一次切分以减少输入量提升查下性能，其他视图未做此处理。 建议用户侧在使用功能元数据视图进行任务分析/费用计算时，尽量在6点之后进行统计 ，可以减少大量数据输入从而减少扫描费用，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”