HDInsight定價

佈建雲端 Hadoop、Spark、R Server、HBase 及 Storm 叢集

Azure HDInsight 是管理完善的雲端服務,不僅可以簡化處理大量資料的程序,而且速度快,成本低。使用熱門的開放原始碼架構,像是 Hadoop、Spark、Hive、LLAP、Kafka、Storm、HBase、Microsoft ML 伺服器等等。Azure HDInsight 可以應用在許多情況,例如 ETL、資料倉儲、機器學習、IoT 等等。

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Azure HDInsight 叢集

叢集會依據元件執行一組節點,依分鐘計費。節點數隨群組 (例如背景工作節點、前端節點等等)、數量與執行個體類型 (例如 D1v2) 而不同。

如需工作負載與所需節點數的詳細資料,請參閱下方的常見問題集。客戶的收費以每個節點上叢集的存留時間為準。以下是所有工作負載的節點價格。Microsoft ML 伺服器因另有額外的費用,所以不在此列。


元件 定價
Hadoop、Spark、互動式查詢、Kafka*、Storm、HBase 基本價格/節點的每小時價格 + $0/核心的每小時價格
HDInsight 機器學習服務** 基本價格/節點的每小時價格 + $0.085/核心的每小時價格
企業安全性套件 基本價格/節點的每小時價格 + $-/核心的每小時價格
*Kafka 需要受控磁碟。請在標準受控磁碟或進階受控磁碟間選擇。以受控磁碟價格計價。
**HDInsight 機器學習服務會衍生額外的費用

基本價格/每小時節點

下列為所有 Azure VM 的完整供應項目。此外,雖然只有顯示 Ev3 定價,但 Esv3 執行個體也會以相同的價格提供。如需查看 HDInsight 支援的 VM 及價格,請參閱 Azure 入口網站之叢集建立階段的<設定及定價>一節。如需 HDInsight 預設與建議 VM 的其他資訊,請參閱 Microsoft Docs

HDInsight 記憶體經過最佳化的節點

執行個體 vCPU RAM OS HDInsight 價格 總價*
E2 v3 2 16GB $- $- $-
E4 v3 4 32GB $- $- $-
E8 v3 8 64GB $- $- $-
E16 v3 16 128GB $- $- $-
E20 v3 20 160GB $- $- $-
E32 v3 32 256GB $- $- $-
E64i v3 64 432GB $- $- $-
E64 v3 64 432GB $- $- $-
*在客戶的帳單上,此筆費用只會顯示一筆總價明細項目
執行個體 CPU RAM OS HDInsight 價格 總價*
D12 v2 4 28GB $- $- $-
D13 v2 8 56GB $- $- $-
D14 v2 16 112GB $- $- $-
*在客戶的帳單上,此筆費用只會顯示一筆總價明細項目
執行個體 CPU RAM OS HDInsight 價格 總價*
D2a v4 2 8GB $- $- $-
D4a v4 4 16GB $- $- $-
D8a v4 8 32GB $- $- $-
D16a v4 16 64GB $- $- $-
D32a v4 32 128GB $- $- $-
D48a v4 48 192GB $- $- $-
D64a v4 64 256GB $- $- $-
D96a v4 96 384GB $- $- $-
*在客戶的帳單上,此筆費用只會顯示一筆總價明細項目

適用於 HDInsight 的計算最佳化節點

執行個體 CPU RAM OS HDInsight 價格 總價*
F4 4 8GB $- $- $-
F8 8 16GB $- $- $-
F16 16 32GB $- $- $-
*在客戶的帳單上,此筆費用只會顯示一筆總價明細項目

HDInsight 一般用途的節點

AV2 HDInsight 節點在 Av2 Standard VM 執行,是最新一代的 A 系列虛擬機器,其 CPU 效能類似,但磁碟速度更快。

執行個體 CPU RAM OS HDInsight 價格 總價*
A1 v2 1 2GB $- $- $-
A2 v2 2 4GB $- $- $-
A2m v2 2 16GB $- $- $-
A4 v2 4 8GB $- $- $-
A4m v2 4 32GB $- $- $-
A8 v2 8 16GB $- $- $-
A8m v2 8 64GB $- $- $-
*在客戶的帳單上,此筆費用只會顯示一筆總價明細項目
執行個體 CPU RAM OS HDInsight 價格 總價*
A1 1 1.75GB $- $- $-
A2 2 3.5GB $- $- $-
A5 2 14GB $- $- $-
A3 4 7GB $- $- $-
A6 4 28GB $- $- $-
A4 8 14GB $- $- $-
A7 8 56GB $- $- $-
*在客戶的帳單上,此筆費用只會顯示一筆總價明細項目
執行個體 CPU RAM OS HDInsight 價格 總價*
D1 v2 1 3.5GB $- $- $-
D2 v2 2 7GB $- $- $-
D3 v2 4 14GB $- $- $-
D4 v2 8 28GB $- $- $-
D5 v2 16 56GB $- $- $-
*在客戶的帳單上,此筆費用只會顯示一筆總價明細項目

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常見問題集

  • HDInsight 為每種叢集類型部署的節點數各不相同。在特定叢集內,不同節點扮演的角色也不盡相同,如此能讓客戶根據工作負載的詳細資料將這些節點調整為合適的角色。例如,對於 Hadoop 叢集,如果執行的分析類型需消耗大量記憶體,您可以將叢集的背景工作節點佈建為擁有龐大記憶體。

    適用於 HDInsight 的 Hadoop 叢集可藉由部署,而擁有兩個角色:

    • 前端節點 (2 個節點)
    • 資料節點 (至少 1 個節點)

    適用於 HDInsight 的 HBase 叢集可藉由部署,而擁有三個角色:

    • 前端伺服器 (2 個節點)
    • 區域伺服器 (至少 1 個節點)
    • Master/Zookeepe 節點 (3 個節點)

    適用於 HDInsight 的 Storm 叢集可部署為擁有三個角色:

    • Nimbus 節點 (2 個節點)
    • 監督伺服器 (至少 1 個節點)
    • Zookeeper 節點 (3 個節點)

    適用於 HDInsight 的 Spark 叢集可藉由部署,而擁有三個角色:

    • 前端節點 (2 個節點)
    • 背景工作節點 (至少 1 個節點)
    • Zookeeper 節點 (3 個節點) (對 A1 Zookeeper 而言為免費)

    使用 R-Server 會在叢集部署架構之外,增加一個邊緣節點。

  • 我們會針對叢集的執行分鐘數 (非時數) 進行收費,四捨五入到最接近的分鐘數。

  • 若在美國東部使用兩個 D13 v2 前端節點和三個 D12 v2 資料節點執行叢集 100 個小時,計費情況將有下列兩種:

    • 在標準 HDInsight 叢集上:100 小時 x (2 x 每小時 $- + 3 x 每小時 $-) = $-
    • 在具有企業安全性套件的標準 HDInsight 叢集上:100 小時 x (2 x 每小時 $- + 3 x 每小時 $-) + 100 小時 x (2 x 8 + 3 x 4 + 3 x 2) x $-/每小時核心 = $-
  • 您必須刪除叢集才能停止 HDInsight 叢集。根據預設,從 HDInsight 叢集產生的永久資料應該寫入 Azure Blob 儲存體、Azure Data Lake Storage Gen1 或 Azure Data Lake Storage Gen2,以防止資料受到刪除影響。如果您想要保存 Hive 中繼資料 (資料表和結構描述),您應該以外部中繼資料儲存空間佈建叢集。您可以在此文件中找到更多詳細資料。

  • 有數種方式可以降低成本:

  • 資料節點數目根據您的需求而有所不同。利用 Azure 雲端服務所具備的彈性,您可以嘗試各種叢集大小,以決定您自己最佳的效能和成本組合,只需對您任何時候使用的資源付費。叢集也可以依需求調整及縮小,以符合工作量的需求。

  • 每一個訂閱可建立多少個 HDInsight 資料節點都有預設限制。如果您需要建立更大的 HDInsight 叢集或多個 HDInsight 叢集,而總計超過目前的訂閱上限,您可以要求提高訂閱的計費上限。請使用「支援類型 = 計費」來開啟支援票證。根據您要求的每一訂閱的節點上限而定,可能會要求您提供其他資訊,讓我們能夠將您的部署最佳化。

  • 若要估計各種叢集大小的成本,請使用 Azure 計算機

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