使用 AWS Glue 时，您需要按小时费率（按秒计）为抓取程序（发现数据）和 ETL 作业（处理和加载数据）付费。对于 AWS Glue 数据目录，您需要为元数据的存储和访问支付简单月度费用。前 100 万个对象的存储和前 100 万次访问都是免费的。如果您预置了开发终端节点并以交互式方法开发 ETL 代码，那么您需要按小时费率付费（按秒计）。对于 AWS Glue DataBrew，交互式会话按每次会话计费，DataBrew 作业按每分钟计费。 用户可免费使用 AWS Glue Schema 注册表。
注意：定价可能因区域而异。
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ETL 作业和开发终端节点
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数据目录存储和请求
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抓取程序
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DataBrew 交互式会话
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DataBrew 作业
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Elastic Views
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ETL 作业和开发终端节点
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定价示例
ETL 任务：考虑一个运行 15 分钟并使用 6 DPU 的 AWS Glue Apache Spark 任务。1 个 DPU 小时的价格为 0.44 USD。由于您的任务运行了 1/4 小时并使用了 6 个 DPU，AWS 将向您收取 6 DPU * 1/4 小时 * 0.44 USD，即 0.66 USD。
AWS Glue Studio Job Notebooks 和交互式会话：假设您使用 AWS Glue Studio 中的一个笔记本来交互式开发 ETL 代码。一个交互式会话默认有 5 个 DPU。如果您让该会话运行了 24 分钟（即一小时的 2/5），则您需要支付的费用为 5 个 DPU * 2/5 小时 * 0.44 USD/DPU 小时，即 0.88 USD。
ML 转换：与 AWS Glue 任务运行类似，在您的数据中运行 ML 转换（包括 FindMatches）的成本将因数据大小、数据内容和所使用的节点数量和类型而异。在以下示例中，我们使用 FindMatches 来整合不同数据源中的兴趣信息。数据集大小约为 11,000,000 行 (1.6GB)，标记数据（例如真匹配或真不匹配数据）大小约为 8,000 行 (641kb)，且在 16 个 G.2x 类实例中运行时，34 分钟标签集生成运行时间的成本为 8.23 USD，11 分钟指标估计运行时间的成本为 2.66 USD，而 32 分钟 FindingMatches 作业执行运行时间的成本为 7.75 USD。
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数据目录存储和请求
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定价示例
AWS Glue 数据目录免费套餐：让我们假设您在给定月份在 AWS Glue 数据目录中存储了 100 万个表格，并对这些表格发出了 100 万个访问请求。在这种情况下，您无需支付任何费用，因为您使用的资源均包含在 AWS Glue 数据目录免费套餐中。您每月可免费存储 100 万个对象和发出 100 万个请求。
AWS Glue 数据目录：现在来假设您每月仍存储了 100 万个表格，但您每月发出的请求数翻了一番，即 200 万个。假设您还使用了抓取程序来发现新表格，它们运行了 30 分钟，并使用了 2 个 DPU。
您的存储费用仍然为 0 USD，因为您存储的前 100 万个表格是免费的。您的前 100 万个请求也是免费的。您将需要为超出免费套餐的 100 万个请求付费，即 1 USD。抓取程序的费用为每个 DPU 小时 0.44 USD，因此您需要为其支付的费用为 2 个 DPU * 1/2 小时 * 0.44 USD/DPU 小时，即 0.44 USD。您在该月总共需要支付 1.44 USD。
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抓取程序
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DataBrew 交互式会话
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定价示例
AWS Glue DataBrew：每个 30 分钟交互式会话的价格为 1.00 USD。如果您在上午 9:00 开始一个会话，然后立即离开控制台，并从上午 9:20-9:30 开始返回，这样将会利用 1 个会话，总费用 1.00 USD。
如果您的上午 9:00 开始一个会话并与 DataBrew 控制台互动到上午 9:50，然后退出 DataBrew 项目空间，并在上午 10:15 返回进行最后的互动，这样将会利用 3 个会话，每个会话将收取 1.00 USD，总共收取 3.00 USD。
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DataBrew 作业
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定价示例
AWS Glue DataBrew：如果 AWS Glue DataBrew 任务运行 10 分钟并使用 5 个 AWS Glue DataBrew 节点，则价格为 0.40 USD。由于您的任务运行了 10 分钟（即一小时的 1/6）并使用了 5 个节点，您需要支付的费用为 5 个节点 * 1/6 小时 * 0.48 USD/节点小时，共 0.40 USD。
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Elastic Views
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示例 1：您可以创建一个视图，从 Amazon DynamoDB 表中复制数据，并将其具体化到 Amazon OpenSearch Service 域。您的应用程序每小时将 0.5GB 数据写入 DynamoDB 表，平均每天 8 小时。由于该视图将数据从单个源复制到托管的 AWS 数据库和分析服务（从 DynamoDB 到 Amazon OpenSearch Service）中的单个目标，因此该视图处理 1GB 的数据大约需要消耗 1 个 VPU 小时。整个月平均使用的表存储量为 100GB。
AWS Glue Elastic Views 每月费用：
视图处理 – 0.5GB/小时 × 1 VPU 小时/GB × 8 小时/天 × 30 天 × 0.16 USD/VPU 小时 = 19.20 USD
表存储 – 100GB × 0.023 USD/GB 月 = 2.30 USD
总计 – 19.20 USD + 2.30 USD = 21.50 USD示例 2：您可以创建一个视图，从 DynamoDB 表中复制数据，并将其具体化到 Amazon S3。您的应用程序每小时将 2GB 数据写入 DynamoDB 表中，平均每天 12 小时。因为此视图将数据从 DynamoDB 中的一个表（即托管 AWS 数据库服务）复制到 Amazon S3 中的一个存储桶（既不是托管数据库也不是分析服务），所以它处理 1GB 数据大约需要消耗 1.3 VPU 小时。整个月平均使用的表存储量为 150GB。
AWS Glue Elastic Views 每月费用：
视图处理 – 2 GB/小时 × 1.3 VPU 小时/GB × 12 小时/天 × 30 天 × 0.16 USD/VPU 小时 = 149.76 USD
表存储 – 150 GB × 0.023 USD/GB 月 = 3.45 USD
总计 – 149.76 USD + 3.45 USD = 153.21 USD
注意：定价可能因区域而异。
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