如果您在表格存储里面的数据有着独特的结构，希望自定义开发逻辑来处理每一行数据，比如解析特定的 json 字符串，可以使用 UDF（User Defined Function，即用户自定义函数）来处理。
操作步骤
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看起来您在尝试使用MaxCompute的UDF功能来处理表格存储（Table Store）中的数据，但实际上MaxCompute和表格存储是阿里云中两种不同的数据存储与处理服务。MaxCompute主要用于大数据的离线处理与分析，而表格存储则是一种NoSQL数据库，适用于大规模结构化数据存储。
如果您的目标是直接在表格存储内自定义处理逻辑，例如解析JSON字符串等操作，实际上表格存储本身并不直接支持类似MaxCompute UDF这样的机制。但您可以采取以下几种方式间接实现您的需求：
客户端或服务端代码处理：在应用层，当您从表格存储读取数据后，可以在您的应用程序（如Java、Python等）中编写逻辑来解析JSON或其他特定格式的数据。这种方式最为直接，但需要您管理数据处理的逻辑和流程。
使用函数计算或Elastic MapReduce (EMR): 对于复杂的数据处理任务，可以将数据从表格存储导出到MaxCompute或者利用阿里云的函数计算(Function Compute)、Elastic MapReduce服务进行处理。这些服务支持自定义逻辑，并且能够与表格存储集成，实现数据的导入导出及处理。
Lambda架构：结合实时处理与批处理。对于实时数据流，可以考虑使用阿里云的实时计算服务（如DataFlow/Realtime Compute），通过编写用户自定义函数来处理流入的数据；而对于历史数据或批量处理，则可以采用上述提到的MaxCompute方案。
表格存储二级索引与SQL：虽然不能直接执行复杂的UDF，但表格存储支持二级索引和简单的SQL查询，可以帮助您基于某些字段进行筛选和基本的数据处理。
如果您确实需要在查询时应用复杂的自定义逻辑，可能需要重新评估是否将数据迁移到或临时导出到一个支持更丰富查询能力的服务中，比如MaxCompute，然后在那里开发并应用UDF。
请根据您的具体需求和场景选择最合适的方法。如果有进一步的技术细节或具体操作步骤的需求，请提供更多信息，以便给出更精确的建议。
