大数据计算MaxCompute pyodps 写表超时，该怎么设置呢？

在MaxCompute中，写表超时通常是由于网络不稳定或者数据量过大导致的。可以尝试以下方法来解决：

1. 增加超时时间：可以通过设置pyodps.options.odps的timeout参数来增加超时时间。例如：

import pyodps

pyodps.options.odps.access_id = '<your access id>'
pyodps.options.odps.secret_access_key = '<your secret access key>'
pyodps.options.odps.project = '<your project name>'
pyodps.options.odps.end_point = '<your end point>'
pyodps.options.odps.timeout = 600  # 设置超时时间为600秒

1. 分批次写入：如果数据量过大，可以考虑将数据分批次写入，每次写入一部分数据，避免一次性写入过多数据导致超时。可以使用pyodps.Table对象的append方法来实现分批次写入。例如：

table = pyodps.Table('<your table name>')
with table.open(mode='append') as writer:
    for data in batch_data:
        writer.write(data)

1. 检查网络连接：确保网络连接稳定，避免因为网络问题导致写表超时。可以联系网络管理员检查网络状况。

当使用MaxCompute的PyODPS写表时，如果遇到超时问题，可以考虑以下几个方面进行设置：

1. 调整写入数据的并发度。可以通过调整job_conf参数中的mapred.reduce.tasks和mapred.tasktracker.map.tasks.maximum等参数来控制并发度的大小。适当增加并发度可以提高写入速度，但同时也会增加资源消耗和风险。

2. 调整写入数据的分区数。可以通过调整job_conf参数中的odps.sql.execute.split.size和odps.sql.execute.split.num等参数来控制分区数的大小。适当增加分区数可以提高写入速度，但同时也会增加资源消耗和风险。

3. 调整写入数据的数据类型和格式。可以通过调整数据类型和格式来减小数据量和提高写入速度。例如，可以将数据转换为文本格式或压缩格式，或者将字符串类型的字段转换为数字类型等。

4. 调整写入数据的超时时间。可以通过调整job_conf参数中的odps.sql.execute.timeout参数来控制超时时间的长短。适当增加超时时间可以保证任务完成，但同时也会增加等待时间和资源消耗。

需要注意的是，以上方法只是一些常见的优化方式，具体还需要根据实际情况进行调整和测试。同时，为了避免出现超时问题，建议在编写代码时充分考虑任务的复杂性和资源消耗情况，并合理分配资源和设置超时时间。

PyODPS脚本任务不定时出现连接失败，报错ConnectionError: timed out try catch exception，如何解决？
产生此报错的可能原因如下：

建立连接超时。PyODPS默认的超时时间是5s，解决方法如下：

您可以在代码头部加上如下代码，增加超时时间隔。

workaround from odps import options
options.connect_timeout=30
捕获异常，进行重试。

由于沙箱限制，会造成部分机器禁止网络访问。建议您使用独享调度资源组执行任务，解决此问题。
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/faq-about-pyodps?spm=a2c4g.11186623.0.i13

在使用 pyodps 进行表的写入操作时，如果遇到超时问题，通常可以通过以下几种方法来尝试解决：

1. 增加超时时间:
   如果是因为网络问题或数据量过大导致的超时，可以尝试增加超时时间。pyodps 在执行 SQL 任务时会有默认的超时时间，你可以通过修改默认的超时时间来防止超时问题。

   例如：

   from odps import ODPS
   
   odps = ODPS('your_access_id', 'your_secret_access_key', 'your_project_name',
               endpoint='your_endpoint')
   instance = odps.run_sql('your_sql_statement')
   instance.wait_for_success(timeout=1000)  # 设置超时时间为1000秒
   

2. 优化 SQL 语句:
   如果是因为 SQL 任务本身比较复杂导致的超时，可以尝试优化 SQL 语句，提高任务的执行效率。

3. 分批写入:
   如果是通过 tunnel 接口写入大量数据时超时，可以尝试分批写入数据，每次写入较小的数据量，避免一次性写入大量数据导致超时。

   例如：

   from odps import ODPS
   from odps.models import Schema, Table
   
   odps = ODPS('your_access_id', 'your_secret_access_key', 'your_project_name',
               endpoint='your_endpoint')
   table = odps.get_table('your_table_name')
   with table.open_writer() as writer:
       for record in your_records:  # your_records 是你要写入的数据
           writer.write(record)
   

在MaxCompute中，你可以通过设置PyODPS的超时时间来避免写表超时。PyODPS提供了一个timeout参数，用于设置超时时间。超时时间的单位是秒。
例如，你可以使用以下代码将超时时间设置为30秒：

1. 导入PyODPS模块：

from odps import options

1. 设置超时时间：

options.timeout = 30

注意，如果你的MaxCompute集群中有很多数据，写表操作可能需要花费较长时间。因此，建议根据你的实际情况设置合适的超时时间。如果写表操作经常超时，建议检查你的MaxCompute集群的性能和配置，或者优化你的数据写入策略。

在MaxCompute中，可以使用connect()方法来建立与MaxCompute的连接，并使用autocommit=False参数来关闭自动提交模式。如果在写入表时出现超时错误，可以设置timeout参数来控制写入操作的超时时间。具体的代码示例如下：

from pyodps import ODPS

# 建立与MaxCompute的连接
odps = ODPS('<your-access-id>', '<your-access-key>', '<your-project-name>', endpoint='<your-endpoint>')

# 设置自动提交模式为False
odps.connect(autocommit=False)

# 设置写入操作的超时时间为30秒
odps.set_option('writer.timeout', 30)

# 执行写入操作
writer = odps.write_table('<your-table-name>', data=<your-data>, columns=<your-columns>, replace=True)

# 关闭写入操作
writer.close()

# 提交操作
odps.commit()

在上述代码中，set_option('writer.timeout', 30)方法设置写入操作的超时时间为30秒。如果写入操作在30秒内无法完成，将会出现超时错误。您可以根据实际需要调整超时时间。

time out一般分为两个问题，read time out、connect time out 分别对应两个参数
options.read_timeout = 360; options.connect_timeout = 360;
默认是60s，调整这连个参数可以控制time out报错的时间。，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”