问题一：如何设置ODPS任务的优先级？
如何设置ODPS任务的优先级？
参考回答：
通过设置odps.instance.priority属性可以设置ODPS任务的优先级。然而，请注意，目前ODPS更新后只在开发dev空间生效，线上正式环境可能不会改变任务的执行顺序。因此，建议优化健康分并设置好基线来保证产出的时效。
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问题二：odps.sql.mapper.split.size属性有什么作用，以及如何根据场景调整它？
odps.sql.mapper.split.size属性有什么作用，以及如何根据场景调整它？
参考回答：
odps.sql.mapper.split.size属性用于改变每个Map worker的输入数据量，即输入文件的分片大小。通过调整这个属性，可以间接控制每个Map阶段的worker数量。当处理大量小文件时，可以增大split size来提高执行效率；当资源丰富且需要更多Mapper资源时，可以减小split size来申请更多Mapper。例如，在资源充沛的情况下，通过减小split size为64MB，可以加快任务的执行时间。
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问题三：如何设置ODPS任务中reducer的数量？
如何设置ODPS任务中reducer的数量？
参考回答：
可以使用set odps.sql.reducer.instances命令来显示设置reducer的数量。如果不设置，reducer的数量会根据任务动态分配。设置后，ODPS会按照指定的数量分配reducer。
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问题四：当任务报错提示「data exceeds the memory」时，应该如何处理？
当任务报错提示「data exceeds the memory」时，应该如何处理？
参考回答：
当任务报错提示「data exceeds the memory」时，可以通过设置每个Map/Reducer worker的内存来解决。可以使用set odps.sql.mapper(reducer).memory命令来设置，该值的默认是1024MB，可以设置为256到12288MB之间的任意值。
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问题五：如何在ODPS的Python UDF中使用第三方库，如numpy和opencv？
如何在ODPS的Python UDF中使用第三方库，如numpy和opencv？
参考回答：
在ODPS的Python UDF中使用第三方库，需要先下载对应的.whl安装包，并将其转换为.zip格式。然后将.zip资源文件上传到ODPS对应的环境。在UDF中，通过指定资源包的路径和引用，即可使用第三方库。例如，对于numpy和opencv，可以在UDF中通过include_package_path函数指定资源包路径，并在UDF中直接调用库函数。
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