大数据计算MaxCompu使用pyodps 和 odpssql对mc表数据进行清洗处理 哪个效率高？

首先，关于第一个问题，pyodps和odpssql在MaxCompute中的效率，这个取决于你的数据量和数据处理复杂性。

• pyodps：这是阿里云MaxCompute的Python SDK，它提供了丰富的API以支持MaxCompute的各类操作。由于它是Python写的，所以在处理复杂的数据清洗任务时可能会更灵活，更方便。然而，由于Python在处理大数据时的性能限制，对于超大规模数据，可能会比使用odpssql稍慢一些。
• odpssql：这是MaxCompute的SQL接口，可以直接在ODPS中运行SQL语句进行数据操作。对于简单的数据清洗任务，odpssql可能会更快一些，因为它直接在MaxCompute的分布式环境中运行，而不需要通过Python进行中转。然而，对于复杂的数据清洗任务，odpssql可能不如pyodps那么灵活。

至于第二个问题，关于大数据计算MaxCompute的cte产生的临时结果集的生命周期，这个主要取决于你的代码逻辑和系统配置。在大多数情况下，临时结果集的生命周期应该与你的整个MaxCompute作业的生命周期相同。也就是说，只要你的作业还在运行，临时结果集就应该存在。

至于在odps sql节点里面是否可以使用cte（Common Table Expression），根据我的知识库，odpssql确实支持cte。你可以在SQL语句中使用cte来创建和管理临时结果集。

总的来说，如果你需要处理的数据量非常大，并且数据清洗任务相对简单，那么odpssql可能会更高效一些。如果你需要处理的数据量适中，并且需要进行复杂的 数据清洗任务，那么pyodps可能会更合适。