dataworks中pyodps节点使用pyodps-pack打的第三方包能超过100M吗？

在DataWorks的PyODPS节点中，使用pyodps-pack命令行工具打包的第三方包在理论上是可以超过100MB的，但实际操作中需要考虑DataWorks的执行资源和限制。

首先，pyodps-pack是PyODPS自V0.11.3版本开始提供的一个命令行工具，用于制作符合PyODPS及DataWorks PyODPS节点标准的三方包。该工具可以将所有依赖项目制作成一个后缀为.tar.gz的压缩包，其中包含所有依照MaxCompute或DataWorks环境编译并打包的项目依赖。这一步骤本身并不对包的大小设置硬性限制。

然而，在DataWorks中使用这些第三方包时，可能会受到以下限制：

执行资源限制：DataWorks的执行资源（包括公共调度资源组和独享调度资源组）有不同的规格和限制。如果PyODPS节点内的数据处理量过大，可能会超出操作系统的阈值，导致OOM（Out of Memory）错误，即内存使用超限，进程被中止。虽然包的大小本身不直接决定内存使用量，但大型包可能包含更多资源，从而增加内存消耗的风险。
上传和存储限制：虽然pyodps-pack打包的第三方包在理论上可以超过100MB，但在将包上传到DataWorks或MaxCompute时，可能会遇到上传限制或存储限制。例如，在DataWorks中直接上传文件时，通常会有大小限制。此时，可以考虑使用阿里云的对象存储服务（OSS）来存储大型文件，并在DataWorks中通过相应组件进行读取和使用。
性能考虑：大型包可能会增加节点的启动时间和处理时间，因为需要加载更多的依赖和资源。在性能敏感的应用场景中，应尽量避免使用过大的第三方包。
综上所述，虽然pyodps-pack打包的第三方包在理论上可以超过100MB，但在DataWorks中使用时需要考虑执行资源限制、上传和存储限制以及性能影响。为了确保应用的稳定性和性能，建议根据实际情况选择合适的包大小，并优化代码和资源使用。

在DataWorks中，PyODPS节点使用的第三方包大小是有限制的。根据阿里云官方文档，单个PyODPS节点的代码包大小限制为100MB。因此，如果您使用pyodps-pack打包的第三方包超过100MB，那么将无法上传到DataWorks中。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

检查并优化您的第三方包，减少不必要的文件和依赖，以减小包的大小。
如果可能，将一些不常用的库拆分成多个较小的包，然后在DataWorks中分别上传这些包。
考虑使用其他云服务或本地服务器来运行您的任务，以避免DataWorks的限制。
请注意，这些解决方案可能需要根据您的具体情况进行调整。

DataWorks PyODPS节点使用pyodps-pack打包第三方包的大小限制，目前没有明确在参考资料中说明是否能超过100M。你可参考官方文档中的使用限制

在DataWorks中使用PyODPS节点时，如果你需要使用第三方Python包并通过pyodps-pack打包，那么关于包的大小有一些限制需要注意。

PyODPS-Pack 包大小限制

DataWorks对于通过pyodps-pack打包的第三方包大小有一定的限制。官方文档中提到的限制是100MB，这是因为打包后的资源会被上传到MaxCompute，而MaxCompute对于单个文件的大小有一定的限制。具体来说，MaxCompute对于单个文件的大小限制通常是100MB。

解决方案

如果第三方包超过了100MB，你可以考虑以下几种解决方案：

1. 优化依赖:

   • 检查第三方包中是否存在不必要的依赖，并尝试去除这些依赖。
   • 使用更轻量级的替代包。

2. 拆分包:

   • 将大型包拆分成多个较小的包，然后分别上传。
   • 在PyODPS节点中通过动态加载的方式来使用这些包。

3. 使用虚拟环境:

   • 创建一个轻量级的虚拟环境，并仅安装必需的包。
   • 使用pip命令只安装必要的包，避免安装不必要的依赖。

4. 自定义Docker镜像:

   • 如果你使用的是DataWorks的高级版本，可以考虑创建一个自定义的Docker镜像，将所需的第三方包预先安装在这个镜像中。
   • 这样在运行时可以直接使用这个镜像，而不需要额外上传大包。

5. 使用MaxCompute UDF:

   • 将部分业务逻辑封装为MaxCompute UDF（用户定义函数），这样可以减少对第三方Python包的依赖。
   • UDF可以使用MaxCompute内置的函数库，从而减少外部依赖的大小。

6. 请求增加限制:

   • 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑联系阿里云客服或技术支持，询问是否有可能增加文件大小限制。

示例

如果你需要将一个较大的第三方包用于PyODPS节点，这里有一个简化的示例来展示如何使用pyodps-pack打包并优化包大小：

1. 创建虚拟环境:

   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate
   

2. 安装必要的包:

   pip install numpy pandas --no-deps
   

3. 创建requirements.txt文件:

   pip freeze > requirements.txt
   

4. 使用pyodps-pack打包:

   pyodps-pack requirements.txt
   

5. 检查打包后的文件大小:

   ls -lh
   

6. 在DataWorks中使用打包后的文件:

   • 在DataWorks的PyODPS节点中，选择“资源管理”->“添加资源”，上传打包后的文件。
   • 在PyODPS节点的代码中引用这些资源。

请确保在打包之前仔细检查你的依赖项，以确保最终的包尽可能小。如果需要进一步的帮助或有关于特定配置的问题，请随时告诉我。

在DataWorks中，使用pyodps-pack打包的第三方包总大小不能超过100 MB。这是DataWorks对下载的第三方包大小的限制。如果您的包超过这个限制，您需要重新考虑包内容，或者分拆包以满足这一要求。

在DataWorks中使用pyodps-pack打包的第三方包是有大小限制的。不支持的

参考文档

在DataWorks中，使用pyodps-pack打包的第三方包总大小 不能超过100 MB 。
这是DataWorks对下载包大小的限制，因此在打包时需确保包的总尺寸在此限制之内

参考文档

在PyODPS节点中调用第三方包使用限制：DataWorks建议您在PyODPS节点内获取到本地处理的数据不超过50 MB。

——参考链接。

不能。

DataWorks建议您在PyODPS节点内获取到本地处理的数据不超过50 MB，该操作受限于DataWorks执行资源的不同规格处理的本地数据过多并超出操作系统阈值时可能发生OOM（Got killed）错误。请避免在PyODPS节点中写入过多的数据处理代码。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/use-a-pyodps-node-to-reference-a-third-party-package?spm=a2c6h.13066369.question.5.16645ee6dQxpBH

DataWorks建议您在PyODPS节点内获取到本地处理的数据不超过50 MB，该操作受限于DataWorks执行资源的不同规格处理的本地数据过多并超出操作系统阈值时可能发生OOM（Got killed）错误。请避免在PyODPS节点中写入过多的数据处理代码。详情请参见PyODPS概述。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/use-a-pyodps-node-to-reference-a-third-party-package?spm=a2c4g.11186623.0.i280