Dataproc Serverless 具有 API 配额限制，这些限制在项目和区域层级强制实施。配额每 60 秒（1 分钟）重置一次。
下表列出了每个项目具体的默认 Dataproc Serverless API 配额类型、配额限制，以及限制所适用的方法。
| 配额类型 | 限制 | API 方法或说明 |
|---|---|---|
| ClusterOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 200 | CancelOperation（取消批处理操作配额与取消集群操作配额共享）。 |
| BatchOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 200 | CreateBatch，DeleteBatch |
| SessionOperationRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 200 | CreateSession、DeleteSession、TerminateSession |
| DefaultRequestsPerMinutePerProjectPerRegion | 7500 | GetBatch、ListBatches、GetSession、ListSessions |
| ActiveOperationsPerProjectPerRegion | 5000 | 限制一个项目在一个区域中所有类型的并发有效操作总数。 |
其他 Google Cloud 配额
Dataproc Serverless 批处理使用其他 Google Cloud 产品。这些产品具有项目级层配额，其中包括适用于 Dataproc Serverless 用量的配额。使用 Dataproc Serverless 时必需用到一些服务，例如 Compute Engine 和 Cloud Storage。此外，可以选择将其他服务（例如 BigQuery 和 Bigtable）与 Dataproc Serverless 结合使用。
必需服务
以下服务具有配额限制，您必须在创建 Dataproc Serverless 批次时使用这些服务。
Compute Engine
Dataproc Serverless 批处理会消耗以下 Compute Engine 资源配额：
| 计算层级 | 配额 |
|---|---|
| 标准 | CPUS |
| 高级 | N2_CPUS |
| 磁盘层级 | 配额 |
| 标准 | DISKS_TOTAL_GB |
| 高级 | LOCAL_SSD_TOTAL_GB_PER_VM_FAMILY 与 N2 虚拟机系列搭配使用 |
| GPU 加速器 | 配额 |
| L4 | NVIDIA_L4_GPUS |
| A100 40GB | NVIDIA_A100_GPUS |
| A100 80GB | NVIDIA_A100_80GB_GPUS |
Compute Engine 配额分为地区限制和全局限制。这些限制适用于您创建的批处理。例如，要运行具有 4 个驱动程序核心 (spark.driver.cores=4) 和两个执行程序 (spark.executor.cores=4)（每个具有 4 个核心）的 Spark 批处理，您需要使用 12 个虚拟 CPU (4 * 3)。此批处理的用量将计入区域配额限制（24 个虚拟 CPU）。
默认批处理资源
使用默认设置创建批处理时，系统将使用以下 Compute Engine 资源：
| 资源项 | 使用的资源数量 |
|---|---|
| 虚拟 CPU | 12 |
| 虚拟机实例 | 3 |
| 永久性磁盘 | 1200 GiB |
Cloud Logging
Dataproc Serverless 将批处理输出和日志保存在 Cloud Logging 中。Cloud Logging 配额适用于您的 Dataproc Serverless 批处理。
可选服务
以下服务具有配额限制，您可以选择将这些服务与 Dataproc Serverless 批处理结合使用。
BigQuery
对 BigQuery 执行数据读写操作时，BigQuery 配额适用。
Bigtable
对 Bigtable 执行数据读写操作时，Bigtable 配额适用。