请问Mars ，读取大数据计算MaxCompute表分区怎么弄？文档没看见。

在Mars中，可以通过to_mars_dataframe方法将MaxCompute表导入到Mars中进行计算。如果要读取MaxCompute表的分区数据，可以在to_mars_dataframe方法中指定分区信息。具体而言，可以使用如下参数来指定分区信息：
partition：指定分区信息，格式为'partition_column1=value1&partition_column2=value2'。例如，假设您要读取MaxCompute表dim_sea_member_info中data_source=1和dayno=20991231的分区数据，可以使用如下代码：
Copy
df = o.to_mars_dataframe('dim_sea_member_info', partition='data_source=1&dayno=20991231')
partition_spec：指定分区信息，格式为字典。例如，使用如下代码指定data_source=1和dayno=20991231的分区数据：
scheme
Copy
partition_spec = {'data_source': '1', 'dayno': '20991231'}
df = o.to_mars_dataframe('dim_sea_member_info', partition_spec=partition_spec)
需要注意的是，读取MaxCompute表的分区数据时，需要先在MaxCompute中创建相应的表和分区，并在Mars中配置MaxCompute的访问信息（如access_id、access_key、project等）。另外，如果您的分区数据比较大，建议使用Mars的分布式计算能力来加速数据读取和处理。

在使用Mars库读取大数据计算MaxCompute表分区时，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装Mars库：首先确保已经安装了Mars库，可以使用pip install mars命令进行安装。

2. 导入所需的模块：在Python脚本中导入Mars相关的模块，例如：

   from mars import DataFrame
   import mars.dataframe as md
   import mars.oscar as mo
   

3. 创建Mars连接：通过创建Mars连接对象并指定MaxCompute集群的地址和访问凭证来建立连接。例如：

   session = mo.new_session(address='maxcompute://project_name.endpoint', access_id='your_access_id', access_key='your_access_key')
   

4. 读取分区数据：使用to_mars_dataframe方法从MaxCompute表的特定分区读取数据，并将其转换为Mars的DataFrame对象。例如：

   df = md.read_sql_table('dim_sea_member_info', uri='maxcompute://project_name.endpoint', partition='data_source=1&dayno=20991231', session=session)
   

在上述示例中，uri参数用于指定MaxCompute连接的地址，partition参数用于指定要读取的分区条件。请确保替换project_name.endpoint为实际的MaxCompute项目名称和地址，同时根据需要调整分区条件。

需要注意的是，Mars库对于MaxCompute的分区读取支持仍处于早期阶段，因此在文档中可能无法找到详细的说明。以上提供的示例代码是一种常见的方式，但具体实现可能会根据您的环境和需求有所不同。

针对问题1的回答：看报错是不支持用，看文档描述，mars我理解在mars环境中后，直接使用PyODPS的用法就行。这样，
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/create-a-dataframe-object?spm=a2c4g.11186623.0.0
针对问题2的回答：我找了找关于mars读MaxCompute分区表没有文档示例
https://pyodps.readthedocs.io/zh_CN/latest/mars-user-guide.html

这边和研发确认了一下不太建议用Mars，如果有一些一定需要代码处理的数据，可以看看用spark。此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”