请问pyodps的dataframe.persist 方法的running_cluster 是怎么设

在PyODPS中，DataFrame.persist方法用于将DataFrame的结果数据持久化到MaxCompute表中，这有助于加速后续对相同数据集的操作。关于您提到的running_cluster设置问题，实际上DataFrame.persist方法并不直接接受一个名为running_cluster的参数来指定执行任务的集群。但是，您可以间接控制任务的执行环境通过配置ODPS对象的执行选项或者在persist操作时通过hints参数来指定。

如何影响DataFrame持久化时的执行集群

1. 全局配置ODPS对象: 在初始化ODPS对象时，可以通过指定project和endpoint间接影响任务的执行环境。不同的项目和Endpoint可能关联到不同的计算资源或集群。例如：

   o = ODPS(
      access_id,
      access_key,
      project='your_project',  # 指定项目名称
      endpoint='your_endpoint'  # 指定Endpoint
   )
   

2. 使用hints参数自定义执行配置: 在调用persist方法时，可以传入hints参数来指定一些执行时的高级选项，比如可以尝试通过odps.sql.execute.pool来指定执行使用的pool，进而间接影响到集群选择。但请注意，具体可配置的hint选项及其效果依赖于MaxCompute服务的实际支持情况。

   df.persist('your_table_name', hints={'odps.sql.execute.pool': 'your_desired_pool'})
   

关于Cluster创建

• 对于MaxCompute服务而言，通常不需要用户直接创建或管理物理集群。当您创建项目并指定Endpoint时，系统会根据您的资源配置和请求自动调度任务到合适的计算集群上执行。
• 如果需要更细粒度的资源管理和任务调度控制，可以通过MaxCompute的工作流（Workflow）、任务队列（Queue）等功能进行配置，这些高级功能允许您在项目内部进一步组织和优化资源使用。

综上所述，虽然不能直接为DataFrame.persist指定运行集群，但通过合理配置ODPS对象和利用hints参数，可以在一定程度上影响任务的执行环境。而实际的计算资源（集群）是由MaxCompute服务根据项目与Endpoint的配置动态分配的，无需用户手动创建集群。