大数据计算MaxCompute将依赖打在udf的jar包里,能够提高udf的执行效率嘛？

将依赖打包在 UDF 的 JAR 包中可以提高 UDF 的执行效率，但也需要注意一些细节和限制。

将依赖打包在 UDF 的 JAR 包中可以避免在函数执行时加载依赖的过程，从而减少函数执行的时间和系统开销。同时，这种方式还可以方便地管理和维护依赖的版本和配置，避免不同版本之间的冲突和兼容性问题。

然而，需要注意的是，打包依赖的 JAR 包会增加 UDF 的文件大小，可能会影响 UDF 的上传、下载和执行速度。此外，由于 MaxCompute 的编译和打包机制的限制，打包依赖的 JAR 包可能会导致编译和打包失败或者出现异常情况。

为了避免这些问题，可以采用以下方法来优化 UDF 的执行效率：

尽可能地减少 UDF 的依赖，只保留必要的依赖，以减小 UDF 的文件大小和系统开销。

将 UDF 的依赖上传到 MaxCompute 的资源库中，通过资源库的方式进行加载，避免依赖的重复打包和上传。

将 UDF 的依赖打包成一个单独的 JAR 包，通过 ADD JAR 命令将其添加到 MaxCompute 的函数库中，以便在执行 UDF 时进行加载。

在大数据计算MaxCompute中，将UDF（用户自定义函数）的依赖打包到UDF的JAR包中可以提高UDF的执行效率。这是因为将依赖打包到JAR包中后，MaxCompute可以在计算节点上将JAR包分发并加载到运行环境中，避免了每次运行UDF时都需要下载和加载依赖的开销。

以下是将依赖打包到UDF的JAR包中的一般步骤：

1. 在您的开发环境中，将UDF和其相关的依赖库打包成一个JAR文件。

2. 确保JAR文件包含了所有UDF所需的依赖库，并且路径和名称设置正确。

3. 将该JAR文件上传到MaxCompute项目的资源库或指定的存储位置。

4. 在MaxCompute中创建UDF函数，并指定使用打包好的JAR文件作为资源。

5. 提交作业或执行查询时，MaxCompute会自动将JAR文件分发到计算节点上，并加载其中的依赖库，从而提高UDF的执行效率。

MaxCompute udf是需要把自定义函数代码还有需要的资源，都打成jar上传到MaxCompute项目。
我理解依赖打到udf的jar包里，执行效率也不会提成很多。，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”