华为云用户手册

操作步骤 编译JDBC样例程序： 在IDEA界面左下方单击“Terminal”进入终端，执行命令mvn clean package进行编译。 当输出“BUILD SUC CES S”，表示编译成功，如下图所示。编译成功后将会在样例工程的target下生成含有“-with-dependencies”字段的jar包。 运行JDBC样例程序： 使用Windows命令行形式运行JDBC样例工程： 在Windows上创建一个目录作为运行目录，如“D:\jdbc_example”，将1中生成的“target”目录下包名中含有“-with-dependencies”字段的Jar包放到该路径下，并在该目录下创建子目录“src/main/resources”，将已获取的“hive-jdbc-example\src\main\resources”目录下的所有文件复制到“resources”下。 执行以下命令运行Jar包： cd /d d:\jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar包名称仅供参考，具体名称以实际生成为主。 在命令行终端查看样例代码中的HQL所查询出的结果，运行成功结果会有如下信息： Create table success! _c0 0 Delete table success! 使用IntelliJ IDEA形式运行JDBC样例工程： 在IntelliJ IDEA的jdbc-examples工程的“JDBCExample”类上单击右键，在弹出菜单中选择“Run JDBCExample.main()”，如下图所示： 在IntelliJ IDEA输出窗口查看样例代码中的HQL所查询出的结果，会有如下信息： Create table success! _c0 0 Delete table success!

打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如：“/opt/female/user.keytab”，“/opt/female/krb5.conf”。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 将commons-pool2-xxx.jar上传到“$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/”目录下（jar包可从$SPARK_HOME/tool/carbonPrequery目录下获取）。

数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage}

回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x sparkResource的安装目录（这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上，随便进入一个安装节点，cd到sparkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86.zip x86/* zip -qDj spark-archive-2x-arm.zip arm/* 执行以下命令查看hdfs上的spark2x依赖的jar包： hdfs dfs -ls /user/spark2x/jars/8.1.0.1 8.1.0.1是版本号，不同版本不同。 执行以下命令移动hdfs上旧的jar包文件到其他目录，例如移动到“tmp”目录。 hdfs dfs -mv /user/spark2x/jars/8.1.0.1/spark-archive-2x-arm.zip /tmp hdfs dfs -mv /user/spark2x/jars/8.1.0.1/spark-archive-2x-x86.zip /tmp 上传3中打包的spark-archive-2x-arm.zip和spark-archive-2x-x86.zip到hdfs的/user/spark2x/jars/8.1.0.1目录下，上传命令如下： hdfs dfs -put spark-archive-2x-arm.zip /user/spark2x/jars/8.1.0.1/ hdfs dfs -put spark-archive-2x-x86.zip /user/spark2x/jars/8.1.0.1/ 上传完毕后删除本地的spark-archive-2x-arm.zip，spark-archive-2x-x86.zip文件。 对其他的SparkResource安装节点执行1~2。 进入WebUI重启Spark的JD BCS erver实例。 重启后，需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型（x86、TaiShan）复制xx.jar的相应版本到客户端的spark2x安装目录${install_home}/Spark2x/spark/jars文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装路径，用户需要填写实际的安装目录；若本地的安装目录为/opt/hadoopclient,那么就复制相应版本xx.jar到/opt/hadoopclient/Spark2x/spark/jars文件夹里。

样例代码路径说明 表1 样例代码路径说明 样例代码项目 样例名称 样例语言 SparkJavaExample Spark Core程序 Java SparkScalaExample Spark Core程序 Scala SparkPyhtonExample Spark Core程序 Python SparkSQLJavaExample Spark SQL程序 Java SparkSQLScalaExample Spark SQL程序 Scala SparkSQLPythonExample Spark SQL程序 Python SparkThriftServerJavaExample 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Java SparkThriftServerScalaExample 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Scala SparkOnHbaseJavaExample-AvroSource Spark on HBase 程序-操作Avro格式数据 Java SparkOnHbaseScalaExample-AvroSource Spark on HBase 程序-操作Avro格式数据 Scala SparkOnHbasePythonExample-AvroSource Spark on HBase 程序-操作Avro格式数据 Python SparkOnHbaseJavaExample-HbaseSource Spark on HBase 程序-操作HBase数据源 Java SparkOnHbaseScalaExample-HbaseSource Spark on HBase 程序-操作HBase数据源 Scala SparkOnHbasePythonExample-HbaseSource Spark on HBase 程序-操作HBase数据源 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseBulkPutExample Spark on HBase 程序-BulkPut接口使用 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseBulkPutExample Spark on HBase 程序-BulkPut接口使用 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseBulkPutExample Spark on HBase 程序-BulkPut接口使用 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseBulkGetExample Spark on HBase 程序-BulkGet接口使用 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseBulkGetExample Spark on HBase 程序-BulkGet接口使用 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseBulkGetExample Spark on HBase 程序-BulkGet接口使用 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseBulkDeleteExample Spark on HBase 程序-BulkDelete接口使用 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseBulkDeleteExample Spark on HBase 程序-BulkDelete接口使用 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseBulkDeleteExample Spark on HBase 程序-BulkDelete接口使用 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseBulkLoadExample Spark on HBase 程序-BulkLoad接口使用 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseBulkLoadExample Spark on HBase 程序-BulkLoad接口使用 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseBulkLoadExample Spark on HBase 程序-BulkLoad接口使用 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseForEachPartitionExample Spark on HBase 程序-foreachPartition接口使用 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseForEachPartitionExample Spark on HBase 程序-foreachPartition接口使用 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseForEachPartitionExample Spark on HBase 程序-foreachPartition接口使用 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseDistributedScanExample Spark on HBase 程序-分布式Scan HBase表 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseDistributedScanExample Spark on HBase 程序-分布式Scan HBase表 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseDistributedScanExample Spark on HBase 程序-分布式Scan HBase表 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseMapPartitionExample Spark on HBase 程序-mapPartitions接口使用 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseMapPartitionExample Spark on HBase 程序-mapPartitions接口使用 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseMapPartitionExample Spark on HBase 程序-mapPartitions接口使用 Python SparkOnHbaseJavaExample-JavaHBaseStreamingBulkPutExample Spark on HBase 程序-SparkStreaming批量写入HBase表 Java SparkOnHbaseScalaExample-HBaseStreamingBulkPutExample Spark on HBase 程序-SparkStreaming批量写入HBase表 Scala SparkOnHbasePythonExample-HBaseStreamingBulkPutExample Spark on HBase 程序-SparkStreaming批量写入HBase表 Python SparkHbasetoHbaseJavaExample 从HBase读取数据再写入HBase Java SparkHbasetoHbaseScalaExample 从HBase读取数据再写入HBase Scala SparkHbasetoHbasePythonExample 从HBase读取数据再写入HBase Python SparkHivetoHbaseJavaExample 从Hive读取数据再写入HBase Java SparkHivetoHbaseScalaExample 从Hive读取数据再写入HBase Scala SparkHivetoHbasePythonExample 从Hive读取数据再写入HBase Python SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming对接Kafka0-10程序 Java SparkStreamingKafka010ScalaExample Spark Streaming对接Kafka0-10程序 Scala SparkStructuredStreamingJavaExample Structured Streaming程序 Java SparkStructuredStreamingScalaExample Structured Streaming程序 Scala SparkStructuredStreamingPythonExample Structured Streaming程序 Python StructuredStreamingADScalaExample Structured Streaming流流Join Scala StructuredStreamingStateScalaExample Structured Streaming 状态操作 Scala SparkOnHudiJavaExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Java SparkOnHudiPythonExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Python SparkOnHudiScalaExample 使用Spark执行Hudi基本操作 Scala

操作步骤 在Windows环境下的Intellij IDEA开发环境中，单击IDEA右侧Maven导入依赖。 图1 导入依赖 （可选）如果对接的集群开启了ZooKeeper的SSL认证通信功能，则需要添加JVM配置参数，如下所示： -Dzookeeper.clientCnxnSocket=org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocketNetty -Dzookeeper.client.secure=true 在“JDBCExampleZK.java”文件下单击右键，在弹出菜单单击“Run 'JDBCExampleZK.main()' ”。 图2 运行程序 在IDEA的console中可以看到输出结果。 图3 输出结果

通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”不一样。 完成导入并配置Oozie样例工程操作后即可执行通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态。 父主题： 通过Java API提交Oozie作业

数据规划 创建HBase表，构造数据，列需要包含key，modify_time，valid。其中每条数据key值全表唯一，modify_time代表修改时间，valid代表是否为有效数据（该样例中'1'为有效，'0'为无效数据）。 示例：进入hbase shell，执行如下命令： create 'hbase_table','key','info' put 'hbase_table','1','info:modify_time','2019-11-22 23:28:39' put 'hbase_table','1','info:valid','1' put 'hbase_table','2','info:modify_time','2019-11-22 23:28:39' put 'hbase_table','2','info:valid','1' put 'hbase_table','3','info:modify_time','2019-11-22 23:28:39' put 'hbase_table','3','info:valid','0' put 'hbase_table','4','info:modify_time','2019-11-22 23:28:39' put 'hbase_table','4','info:valid','1' 上述数据的modify_time列可设置为当前时间之前的值。 put 'hbase_table','5','info:modify_time','2021-03-03 15:20:39' put 'hbase_table','5','info:valid','1' put 'hbase_table','6','info:modify_time','2021-03-03 15:20:39' put 'hbase_table','6','info:valid','1' put 'hbase_table','7','info:modify_time','2021-03-03 15:20:39' put 'hbase_table','7','info:valid','0' put 'hbase_table','8','info:modify_time','2021-03-03 15:20:39' put 'hbase_table','8','info:valid','1' put 'hbase_table','4','info:valid','0' put 'hbase_table','4','info:modify_time','2021-03-03 15:20:39' 上述数据的modify_time列可设置为样例程序启动后30分钟内的时间值（此处的30分钟为样例程序默认的同步间隔时间，可修改）。 put 'hbase_table','9','info:modify_time','2021-03-03 15:32:39' put 'hbase_table','9','info:valid','1' put 'hbase_table','10','info:modify_time','2021-03-03 15:32:39' put 'hbase_table','10','info:valid','1' put 'hbase_table','11','info:modify_time','2021-03-03 15:32:39' put 'hbase_table','11','info:valid','0' put 'hbase_table','12','info:modify_time','2021-03-03 15:32:39' put 'hbase_table','12','info:valid','1' 上述数据的modify_time列可设置为样例程序启动后30分钟到60分钟内的时间值，即第二次同步周期。 在sparksql中创建HBase的hive外表，命令如下： create table external_hbase_table(key string ,modify_time STRING, valid STRING) using org.apache.spark.sql.hbase.HBaseSource options(hbaseTableName "hbase_table", keyCols "key", colsMapping "modify_time=info.modify_time,valid=info.valid"); 在sparksql中创建CarbonData表： create table carbon01(key string,modify_time STRING, valid STRING) stored as carbondata; 初始化加载当前hbase表中所有数据到CarbonData表； insert into table carbon01 select * from external_hbase_table where valid='1'; 用spark-submit提交命令： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon /opt/example/HBaseExternalHivetoCarbon-1.0.jar

Oozie Java接口介绍 Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String jobId) 启动指定的job public String submit(Properties conf) 提交job public void kill(String jobId) 删除指定的job public void suspend(String jobId) 暂停指定的job public void resume(String jobId) 恢复指定的job public WorkflowJob getJobInfo(String jobId) 获取Job信息 父主题： 常用Oozie API接口介绍

数据规划 将cluster2集群的所有Zookeeper节点和HBase节点的IP和主机名配置到cluster1集群的客户端节点的“/etc/hosts”文件中。 分别将cluster1和cluster2集群Spark2x客户端conf下的hbase-site.xml文件放到“/opt/example/A”，“/opt/example/B”两个目录下。 用spark-submit提交命令： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --files /opt/example/B/hbase-site.xml --keytab /opt/FIclient/user.keytab --principal sparkuser --class com.huawei.spark.examples.SparkOnMultiHbase /opt/example/SparkOnMultiHbase-1.0.jar

获取样例工程 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取 MRS 相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“hbase-example”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.0/src/hbase-examples/hbase-example。 本地使用IDEA工具导入样例工程，等待Maven工程下载相关依赖包，具体操作可参考配置并导入样例工程。 图2 HBase样例工程示例 本地配置好Maven及SDK相关参数后，样例工程会自动加载相关依赖包。 将准备应用开发配置文件中获取的集群配置文件及用户认证文件放置在样例工程的“../src/main/resources/conf”目录下。 在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMain”类中修改“userName”为实际用户名，例如“developuser”。 private static void login() throws IOException { if (User.isHBaseSecurityEnabled(conf)) { userName = "developuser"; //In Windows environment String userdir = TestMain.class.getClassLoader().getResource("conf").getPath() + File.separator; //In Linux environment //String userdir = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf" + File.separator; LoginUtil.setJaasConf(ZOOKEEPER_DEFAULT_ LOG IN_CONTEXT_NAME, userName, userKeytabFile); LoginUtil.login(userName, userKeytabFile, krb5File, conf); } } 本样例工程中，假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，A业务操作流程如下： 序号 步骤 1 根据已有信息创建表。 2 导入用户数据。 3 增加“教育信息”列族，在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 5 根据用户姓名进行查询。 6 为提升查询性能，创建二级索引或者删除二级索引。 7 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。 8 A业务结束后，删除用户信息表。 例如以下创建用户信息表代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的testCreateTable方法中，其他各功能代码片段详情说明可参考HBase数据读写示例程序。 public void testCreateTable() { LOG.info("Entering testCreateTable."); TableDescriptorBuilder htd = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName); //创建表描述符 ColumnFamilyDescriptorBuilder hcd = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("info")); //创建列族描述符 hcd.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.FAST_DIFF); //设置编码算法，HBase提供了DIFF，FAST_DIFF，PREFIX三种编码算法 hcd.setCompressionType(Compression.Algorithm.SNAPPY); htd.setColumnFamily(hcd.build()); //添加列族描述符到表描述符中 Admin admin = null; try { admin = conn.getAdmin(); //获取Admin对象，Admin提供了建表、创建列族、检查表是否存在、修改表结构和列族结构以及删除表等功能。 if (!admin.tableExists(tableName)) { LOG.info("Creating table..."); admin.createTable(htd.build());//调用Admin的建表方法。 LOG.info(admin.getClusterMetrics().toString()); LOG.info(admin.listNamespaceDescriptors().toString()); LOG.info("Table created successfully."); } else { LOG.warn("table already exists"); } } catch (IOException e) { LOG.error("Create table failed " ,e); } finally { if (admin != null) { try { admin.close(); } catch (IOException e) { LOG.error("Failed to close admin " ,e); } } } LOG.info("Exiting testCreateTable."); }

微服务引擎实例规格说明 微服务引擎分为微服务引擎专业版和微服务引擎专享版两种产品规格： 微服务引擎专业版：专业版引擎Cloud Service Engine是ServiceStage提供的 免费体验 引擎。专业版引擎可以体验ServiceStage的所有产品能力，比如服务治理、配置管理等。引擎资源为所有租户共享，性能可能会受其他租户影响；专业版引擎不支持升级到专享版。 微服务引擎专享版：专享版引擎，是可支持大规模微服务应用管理的商用引擎。您可根据业务需要选择不同规格，不支持规格变更；专享版引擎资源独享，性能不受其他租户影响。 引擎支持的最大实例规格说明如下。 表2 微服务引擎实例规格说明 引擎类型 微服务实例数配额 配置条目数配额 微服务引擎专业版 20 - 微服务引擎专享版 100 600 200 600 500 3,000 2,000 12,000

产品套餐说明 ServiceStage提供了基础版、专业版、铂金版，您可以根据需要选择，各个版本的功能说明如表1所示。 表1 功能说明 功能 基础版 专业版 铂金版 管理规模 单个 IAM 账号下最大支持应用组件实例个数 100个 5000个 5000个 单个组件支持的最大实例个数 200个 微服务 资源包赠送微服务引擎 - 专享版（高可用）最多5个 专享版（高可用）最多10个 Java语言微服务开发SDK 支持 支持 支持 Spring Cloud微服务接入 服务注册中心 服务配置中心 实时仪表盘 负载均衡 服务限流 服务降级 服务容错 服务熔断 错误注入 黑白名单 灰度发布 应用生命周期管理 多语言应用管理（Java/Php/Python/Node.js/Tomcat/Docker） 支持 支持 支持 应用生命周期管理（灰度发布、伸缩、升级、回退、启动、停止、重启、删除） 应用基础监控（运行状态、CPU、内存、磁盘使用率等） 虚机部署 云容器引擎部署 访问权限控制 应用 域名 管理 弹性伸缩 事件分析 日志分析 阈值告警 持续交付 构建管理 支持 支持 支持 源码仓库（GitHub/GitLab/Gitee/Bitbucket/CodeArts） 编译任务（Java/Php/Python/Node.js/Tomcat/Docker） 构建集群 流水线管理 软件仓库 SWR软件包管理 支持 支持 支持 Docker镜像包管理 仓库权限管理 容器资源 虚拟机集群 支持 支持 支持 裸金属集群 Windows集群 容器节点管理 容器存储管理

处理方法 确认镜像是否支持UEFI启动。 若镜像中存在如下图所示的bootx64.efi文件，说明镜像支持UEFI启动，继续执行2。 若镜像中不存在bootx64.efi文件，说明镜像不支持UEFI启动，请通过BIOS方式启动。 手动选择启动项 输入exit，进入BIOS设置界面。 选择“Boot Manager”，按回车键。 选择“UEFI QEMU DVD-ROM xxxxxx”，按回车键。 按任意按键进入启动界面。 单击回车键，启动文件加载中。 进入安装界面，单击“现在安装”。 在“你想执行哪种类型的安装？”界面，选择“自定义：仅安装Windows（高级）(C)”。 在“你想将Windows安装在哪里？”界面，选择“加载驱动程序”。 在“加载驱动程序”弹窗中，单击“浏览”。 选择“CD驱动器”。 根据当前的操作系统版本，选择对应的驱动目录。 选择“viostor”目录，单击“确定”。 选择驱动程序，单击“下一步”。 选择磁盘，单击“下一步”。 进入“正在安装Windows”界面，开始安装操作系统。 安装过程大约耗时50分钟，安装完成后请重新登录弹性云服务器。

已订购的包年包月计费的ServiceStage按需资源包什么情况下会失效？ 您已订购的包年包月计费的ServiceStage按需资源包在如下情况下会失效： 按需资源包已过使用期限。购买的按需资源包在使用期限内的用量即使没有使用完，到期后也会失效。如果购买了多个资源包，使用时长不能叠加，到期时间为所有资源包的最晚到期时间。 按需资源包中的用量已使用完。购买的按需资源包未到使用期限，但是用量已全部使用完，则按需资源包失效。 父主题： 计费FAQ

应用管理与运维平台计费模式概述 ServiceStage提供按需计费、包年包月计费模式，以满足您的不同用户需求。如您需要快速了解ServiceStage服务具体计费模式对应的具体价格，请参见ServiceStage价格详情。 按需计费，一种后付费模式，即先使用再付费，按照ServiceStage实际使用时长计费，秒级计费，按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。 包年包月，一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买时长为1年时，可以享受实付10个月的优惠。 表1 计费模式说明 计费模式 包年包月 按需计费 付费方式 预付费，按照订单的购买周期结算。 后付费，按照ServiceStage实际使用时长计费。 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 资源包版本实例包月单价、购买时长。 产品版本单价、应用实例数、使用时长。 实例停止计费 按订单的购买周期计费，实例停止运行对包年包月计费无影响。 按运行在ServiceStage上的应用实例数计费，实例停止运行后不计费。 升级产品版本 支持购买其他版本资源包。 支持升级产品版本。 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。对于应用实例需长期7x24小时持续运行的场景，推荐该方式。 适用于短期使用、应用实例无需7x24小时运行等场景，可以随时启动/停止应用实例。 父主题： 计费模式

升级产品版本后对计费的影响 如果您当前使用的产品版本不能满足需要，ServiceStage支持升级产品版本，例如从“基础版”升级到“专业版”或者铂金版，并且对现有业务没有影响。 如果您在一个小时内升级了产品版本，将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。 例如2023/03/10 9:00:00，您在ServiceStage基础版（假设产品版本单价为0.15元/小时/应用实例）上部署运行了100个应用实例。并在9:30:00升级产品版本到专业版（假设产品版本单价为0.25元/小时/应用实例），那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息： 第一条对应9:00:00 ~ 9:30:00，按照基础版计费。则参考计费项中的计费公式，该计费时间段内的费用为：1800÷3600x0.15x(100-20)=6.00（元）。 第二条对应9:30:00 ~ 10:00:00，按照专业版计费。则参考计费项中的计费公式，该计费时间段内的费用为：1800÷3600x0.25x100=12.50（元）。

适用计费项 表1 按需计费适用计费项 计费项 说明 产品版本单价（元/小时/应用实例） ServiceStage提供的产品版本有：基础版、专业版、铂金版，您可以根据实际业务需要按需使用。产品版本说明，请参考产品版本说明。如果您当前使用的产品版本不能满足需要，ServiceStage支持升级产品版本，例如从“基础版”升级到“专业版”或者铂金版，并且对现有业务没有影响。 产品版本单价，请参见ServiceStage价格详情中的按需计费价格。 应用实例数（个） 如果您使用的是ServiceStage基础版且运行的应用实例数不超过20个，则可以免费使用。超过后支持按需计费或购买包年包月资源包使用， 最多支持100个应用实例。 例如，您使用ServiceStage基础版以按需计费模式部署了100个应用实例，其中的20个实例可以免费使用，其余的80个实例您需要按需付费。 如果您使用的是ServiceStage专业版、铂金版，按运行在其上的应用实例数计费。 例如：20个应用在50个E CS 节点上部署了100个应用实例，那么100就是ServiceStage的计费维度。 使用时长（小时） 使用ServiceStage的时间长度，按小时计费，精确到秒。 假设您计划使用ServiceStage专业版运行100个应用实例，使用时长50小时，在ServiceStage价格计算器页面底部，您将看到所需的配置费用。 图1 按需计费配置费用示例 配置费用包括版本、应用实例数以及使用时长。

计费周期 按需计费时，ServiceStage资源按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以GMT+8时间为准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以部署在ServiceStage上的应用实例启动运行的时间点为准，终点以实例停止运行或者删除的时间为准。 例如，您在2023/03/10 8:45:30在ServiceStage专业版上部署运行了100个应用实例，然后在9:30:00将其全部停止运行，则计费周期分为如下两个时间段： 8:00:00~9:00:00时间段，在8:45:30~9:00:00间产生费用，该计费周期内的计费时长为870秒。 9:00:00~10:00:00时间段，在9:00:00~9:30:00间产生费用，该计费周期内的计费时长为1800秒。

计费示例 假设您在2023/03/10 8:45:30在ServiceStage专业版（假设产品版本单价为0.25元/小时/应用实例）上部署运行了100个应用实例，然后在9:30:00将其全部停止运行，则计费周期分为如下两个时间段： 8:00:00~9:00:00时间段，在8:45:30~9:00:00间产生费用，该计费周期内的计费时长为870秒。则参考计费项中的计费公式，该计费时间段内的费用为：870÷3600x0.25x100=6.04（元）。 9:00:00~10:00:00时间段，在9:00:00~9:30:00间产生费用，该计费周期内的计费时长为1800秒。则参考计费项中的计费公式，该计费时间段的费用为：1800÷3600x0.25x100=12.50（元）。

计费示例 以按需使用为例，假设您已开通ServiceStage服务且使用基础版，该版本按需计费的产品版本单价为0.15元/小时/应用实例。您于2023/03/08 15:50:04在ServiceStage上运行了100个应用实例，在2023/03/10 17:50:00使用完成后停止运行所有应用实例。费用计算如下： 费用计算结果保留小数点后两位，第三位四舍五入。如遇四舍五入后不足￥0.01，则按￥0.01展示。因此，费用为599.99元。 以资源包购买为例，假设您以包年包月计费模式购买了5个月、应用实例数规格为100的ServiceStage专业版资源包，该版本资源包100应用实例包月单价为16,500元。费用计算如下： 则费用为82,500元。如果运行的应用实例数超过了100，超出部分按需计费。

计费说明 ServiceStage提供按需模式和按需资源包模式，按需模式计费项信息请参考表1；按需资源包模式计费项信息请参考表2。 如您需要快速了解ServiceStage服务的具体价格，请参见ServiceStage价格详情。 表1 按需模式计费项 计费项目 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 产品版本单价（元/小时/应用实例） ServiceStage提供的产品版本有：基础版、专业版、铂金版，您可以根据实际业务需要按需使用。产品版本说明，请参考产品版本说明。如果您当前使用的产品版本不能满足需要，ServiceStage支持升级产品版本，例如从“基础版”升级到“专业版”或者铂金版，并且对现有业务没有影响。 产品版本单价，请参见ServiceStage价格详情中的按需计费价格。 按需计费。 使用的是ServiceStage基础版且运行应用实例数不超过20个：免费使用 使用的是ServiceStage基础版且运行应用实例数超过20个：产品版本单价x(应用实例数-20)x使用时长 使用的是ServiceStage专业版或者铂金版：产品版本单价x应用实例数x使用时长 应用实例数（个） ServiceStage按运行在其上的应用实例数计费。 例如：在ServiceStage上运行了100个应用实例，那么100就是ServiceStage的计费维度。 使用时长（小时） 使用ServiceStage的时间长度，按小时计费，精确到秒。 表2 按需资源包模式计费项 计费项目 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 资源包版本实例包月单价 ServiceStage提供资源包版本有：基础版、专业版、铂金版，您可以根据实际业务需要购买。产品套餐说明，请参考产品规格差异。 开通ServiceStage服务后，如果您使用的是ServiceStage基础版且运行的应用实例数不超过20个，则可以免费使用；超过后则按照实际运行实例数付费， 最多支持100个应用实例。 资源包版本实例包月单价，请参见ServiceStage价格详情中的资源包价格。 包年包月。 资源包版本实例包月单价x购买时长 购买时长 购买ServiceStage资源包的时长，支持购买1~9个月或者1年。 购买时长为1年时，实付10个月。

已订购的包年包月计费的ServiceStage按需资源包是否支持转按需计费模式？ 包年包月计费的ServiceStage按需资源包，不支持转按需计费模式。 不过您运行在ServiceStage上的应用实例数量超过了当前订购的资源包规格时，超过的实例数会以按需计费模式计费。例如，您以包年包月计费模式购买了应用实例数规格为100的ServiceStage专业版资源包，但是运行的应用实例数为130，则超出的30个应用实例会按照按需计费模式计费。 父主题： 计费FAQ

计费周期 包年包月使用ServiceStage的计费周期是根据您购买资源包的时长来确定的（以GMT+08:00时间为准）。一个计费周期的起点是您购买或续费资源的时间（精确到秒），终点则是到期日的23:59:59。 您可以根据实际业务需求，多次购买资源包，但是购买时长不能叠加，到期时间为所有资源包中的最晚到期时间。 例如，如果您分别于2023/04/09 20:05:21、2023/05/09 16:51:20各购买了1个时长为1个月的100实例专业版资源包，那么其计费周期为：2023/04/09 20:05:21~2023/06/09 23:59:59。

适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。对于应用实例需长期7x24小时持续运行的场景，推荐该方式。以下是一些适用于包年包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业业务系统等，包年包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于数据安全性要求较高的业务，包年包月计费模式可确保资源的持续使用，降低因资源欠费而导致的数据安全风险。

适用计费项 表1 包年包月适用计费项 计费项目 计费项说明 资源包版本实例包月单价 ServiceStage提供资源包版本有：基础版、专业版、铂金版，您可以根据实际业务需要购买。产品套餐说明，请参考产品规格差异。 资源包版本实例包月单价，请参见ServiceStage价格详情中的资源包价格。 购买时长 购买ServiceStage资源包的时长，支持购买1~9个月或者1年。 购买时长为1年时，可享受实付10个月的优惠。 假设您计划购买ServiceStage专业版，应用实例数规格选择100，购买时长1个月，在ServiceStage价格计算器页面底部，您将看到所需的配置费用。 图1 包年包月配置费用示例

计费示例 假设您在2023/05/09 16:51:20购买了1个时长为1个月的100实例专业版资源包，并在到期前手动续费1个月，则： 第一个计费周期为：2023/05/09 16:51:20~2023/06/09 23:59:59 第二个计费周期为：2023/06/10 00:00:00~2023/07/09 23:59:59 您需要为每个计费周期预先付费，假设100实例专业版资源包单月价格为16,5000元，则参考计费项中的计费公式，您需要为如上所示的两个计费周期预先付费各16,5000元。

续费简介 购买的包年包月计费的ServiceStage按需资源包到期前，您可以： 手动续费以延长资源包的有效期，请参考手动续费。 设置到期自动续费，请参考自动续费。 续费操作仅适用于包年包月计费的ServiceStage按需资源包模式，按需模式不需要续费，只需要保证账户余额充足即可。 ServiceStage按需资源包到期前续费成功，所有资源得以保留，且应用实例的运行不受影响。到期后的状态说明，请参见到期后影响。

包年包月按需资源包 对于包年包月计费模式的ServiceStage按需资源包，您在购买时会一次性付费，服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年包月资源，需要您提交工单申请退订已经购买生效的按需ServiceStage资源包订单，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参考云服务退订。 如果您已开启“自动续费”功能，为避免继续产生费用，请在自动续费扣款日（默认为到期前7日）之前关闭自动续费，请参考如何取消自动续费。

按需计费资源 按需计费模式使用的ServiceStage停止计费，请参考表1。 表1 按需计费ServiceStage停止计费说明 产品版本 停止计费 基础版 如果不再使用运行在ServiceStage上的全部或者部分应用实例，您可以将应用实例全部删除或者删除到只保留不超过20个应用实例处于运行状态。具体操作，请参考删除组件。 如果只是暂时不再使用运行在ServiceStage上的全部或者部分应用实例，您可以停止全部应用实例运行或者只保留不超过20个应用实例处于运行状态。具体操作，请参考启停组件实例。 专业版、铂金版 如果不再使用运行在ServiceStage上的应用实例，您可以将应用实例删除。具体操作，请参考删除组件。 如果只是暂时不再使用运行在ServiceStage上的应用实例，您可以停止应用实例运行。具体操作，请参考启停组件实例。