您好，请问dataworks上用python的udf，是用的maxcomputer的资源还是？

在DataWorks上使用Python UDF时，资源的使用是基于MaxCompute的资源，而不是Python单机的资源。具体说明如下：

1. 资源上传与管理
   在DataWorks中开发和使用Python UDF时，需要将Python代码文件或依赖的资源（如文件资源、表资源、第三方包等）上传至MaxCompute项目中。这些资源会存储在MaxCompute中，并通过MaxCompute的资源管理机制进行维护。

2. 资源类型支持
   DataWorks支持多种资源类型，包括Python文件（.py）、JAR包（.jar）、压缩文件（如.zip、.tar.gz）以及表资源等。这些资源在上传时可以选择是否同步为MaxCompute资源。如果勾选了“上传为ODPS资源”，则资源会同时存储在DataWorks和MaxCompute中。

3. UDF执行环境
   Python UDF的实际运行环境是MaxCompute集群，而非单机Python环境。这意味着：

   • UDF的执行依赖于MaxCompute的分布式计算能力。
   • 如果UDF需要引用第三方包，必须确保这些包已正确编译并上传为MaxCompute资源（如WHEEL包或动态链接库），且兼容MaxCompute的Linux运行环境。
   • MaxCompute默认支持Python 2和Python 3，但需要通过set odps.sql.python.version=cp37;命令显式指定Python 3环境。

4. 资源引用方式
   在Python UDF中，可以通过odps.distcache.get_cache_file或odps.distcache.get_cache_table方法引用MaxCompute中的文件资源或表资源。这些资源必须事先上传至MaxCompute项目，并在注册UDF时添加到资源列表中。

5. 重要限制与注意事项

   • 资源大小限制：直接创建的Python资源最大支持200MB，而上传的本地文件或OSS文件最大支持500MB。
   • 资源同步延迟：通过DataWorks上传的资源可能会存在同步至MaxCompute的延迟，导致非最新资源被引用。
   • 环境兼容性：推荐在Linux环境下编译第三方包，避免因环境不兼容导致运行失败。

综上所述，DataWorks上的Python UDF完全依赖于MaxCompute的资源和运行环境，而非单机Python环境。因此，在开发和调试UDF时，需确保所有依赖资源均已正确上传至MaxCompute，并符合其运行环境的要求。