标准型计算资源，资源规格为 1 CU = 1 vCPU 和 4 GiB Mem，适用于普通的大数据计算、查询处理场景。

标准计算资源计费标准

完全按量付费

Serverless 队列（Spark、Ray、Hive）

作业运行成功后，系统会统计作业所消耗的计算时，并在每个小时汇总已经统计的明细数据，然后计算费用。

• 作业排队时间不计费。
• 相同作业会因为指定资源的大小不同而产生费用波动。

案例预估

计算模型如下（国内）：
假设提交到公共队列的作业执行持续使用 2 vCPU 和 10 GiB内存，运行 4 小时。
费用预估：

CU · 时计算公式：MAX(2×1, 向上取整(10×1/4)) CU× 4 时= 12 CU · 时。

Serverless 队列（Presto）

所有 Presto SQL 查询运行成功后，系统会统计作业执行过程中扫描的全部数据的存储量（不考虑复杂度），每天汇总前一天所有任务的值，然后计算费用。

• 执行失败的 SQL 查询不计费。
• SQL 作业的扫描计量口径是根据数据压缩后的大小来计算的。

案例预估

计算模型如下（国内）：

Select * from order_table where dt <='2024-03-03' and dt >='2024-03-01'
Plain

费用预估：
命中分区范围为2024-03-01、2024-03-02、2024-03-03，这 3 个分区占用的存储分别是 1GB、1.5GB、2.5GB，则查询总扫描量是 5GB，则此任务的总费用为：0.3 * 5 = 1.5 元。

Serverless 实例（StarRocks、Doris）

**计算：**使用 EMR Serverless 实例（StarRocks、Doris） FE、BE/CN 等组件所需要的计算资源总量。单位是CU（1 CU=1 CPU Core+4 GiB内存）。
存储/缓存：在 EMR Serverless OLAP 中 FE/BE（存算一体）/CN（存算分离） 用于数据存储或缓存的数据量，FE/BE/CN 节点的系统盘存储不参与计费。

案例预估

计算模型如下（国内）：
假设在华北2（北京）区域开通了按量付费的 Serverless StarRocks，其资源为：

费用预估：

包年包月

该场景只包含 完全固定的包年包月模式，购买 实例/独占队列 即可使用此种资源形式，按照购买队列时配置的资源数量支付费用，具体单价与说明如下所示：

Serverless 队列（Spark、Presto、Hive、Ray）

案例预估

计算模型如下（国内）：

• 假设用户选择购买包年包月时，配置了 128 CU 的队列规格，使用1个月。则此部分资源需要按照包年包月计算。

费用预估：

Serverless 实例（StarRocks、Doris）

**计算：**使用 EMR Serverless 实例（StarRocks、Doris） FE、BE/CN 等组件所需要的计算资源总量。单位是CU（1 CU=1 CPU Core+4 GiB内存）。
存储/缓存：在 EMR Serverless OLAP 中 FE/BE（存算一体）/CN（存算分离） 用于数据存储或缓存的数据量，FE/BE/CN 节点的系统盘存储不参与计费。

案例预估

计算模型如下（国内）：
假设在华北2（北京）区域开通了包年包月的 Serverless StarRocks，其资源为：

费用预估：

包年包月 + 按量付费

该场景同时包含 包年包月和按量付费的模式，购买独占队列且开通弹性资源即可在一个队列使用这两种资源形式，其中包年包月为预付费，弹性按量付费为后付费，具体单价与说明如下所示：

Serverless 队列（Spark、Presto、Hive、Ray）

案例预估

假设计算模型如下：

• 假设用户购买包年包月且选择了弹性资源，配置了MIN值为128CU，MAX值为256CU的队列。其中MIN值部分的资源需要按照包年包月计算，MIN值到MAX值的部分(128,256]，按照实际的使用量（加和量小时）进行计费。

费用预估：