问题一：大数据计算MaxCompute t1或者t2不加非空判定，但是都加就变成110W条，为什么？
大数据计算MaxCompute t1或者t2不加非空判定，但是都加就变成110W条，为什么？
参考回答：
guid not in (select guid from t1) 如果后边结果里有空值，会查不出来数。需要提前做一下空值处理。 
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问题二：大数据计算MaxCompute Spark Local 模式启动报错，还需要开其他的配置么？
大数据计算MaxCompute Spark Local 模式启动报错，还需要开其他的配置么？
参考回答：
根据您提供的错误信息，问题出在权限配置上。您的AK（Access Key）没有odps:Describe的权限，导致无法访问指定的表。为了解决这个问题，您需要更新您的权限配置，添加odps:Describe权限。
您可以按照以下步骤进行操作：
- 登录到MaxCompute控制台。
- 选择您的项目。
- 在左侧导航栏中，点击"安全与访问管理"。
- 在"访问策略"页面中，找到您要修改的策略，点击"编辑"按钮。
- 在弹出的对话框中，将"Action"字段的值从
odps:改为odps:Describe。
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问题三：请教一个问题大数据计算MaxCompute不删掉返回120W条，请问这是为什么？
请教一个问题大数据计算MaxCompute不删掉返回120W条，请问这是为什么？
参考回答：
t1的条件不一样
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问题四：请教下大数据计算MaxCompute，还有别的方式吗？
请教下大数据计算MaxCompute，还有别的方式吗？
参考回答：
除了execute_sql()和run_sql()，您还可以使用pyodps.DataFrame对象来执行SQL查询。以下是一个示例：
from pyodps import ODPS # 初始化ODPS对象 access_id = 'your_access_id' access_key = 'your_access_key' project = 'your_project' endpoint = 'your_endpoint' odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint) # 创建表对象 table = odps.get_table('my_log') # 执行SQL查询 with table.open_reader() as reader: for row in reader: print(row)
关于归档SQL报错的问题，您可以尝试将归档操作放在一个单独的SQL语句中执行，如下所示：
-- 归档ds为20170101的数据 ALTER TABLE my_log PARTITION(ds='20170101') ARCHIVE;
然后在Python代码中使用pyodps.SQL对象执行这个SQL语句：
from pyodps import SQL # 初始化ODPS对象 access_id = 'your_access_id' access_key = 'your_access_key' project = 'your_project' endpoint = 'your_endpoint' odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint) # 创建SQL对象 sql = SQL("ALTER TABLE my_log PARTITION(ds='20170101') ARCHIVE;") # 执行SQL语句 with odps.execute_sql(sql) as result: print(result)
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问题五：请问大数据计算MaxCompute在修改表的所有者时，报这个错误，是什么原因啊？是要加上RAM$吗？
请问大数据计算MaxCompute在修改表的所有者时，报这个错误，是什么原因啊？是要加上RAM$吗？
参考回答：
根据您提供的信息，无法确定具体的错误信息。但是，如果您在修改MaxCompute表的所有者时遇到错误，可能的原因包括：
- 权限不足：您没有足够的权限来修改表的所有者。请确保您具有足够的权限来执行此操作。
- 表不存在：您尝试修改一个不存在的表的所有者。请确保表名正确，并且表已经存在。
- 表正在被使用：如果表正在被其他用户或任务使用，则无法修改其所有者。请确保没有其他用户或任务正在使用该表。
- 语法错误：您的SQL语句可能存在语法错误。请检查您的SQL语句并确保其正确性。
关于RAM$的使用，它通常用于指定MaxCompute项目的资源配额。在修改表的所有者时，不需要使用RAM$。
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