问题一：大数据计算MaxCompute能不能自定义2个环境变量并且设置她的值？
大数据计算MaxCompute能不能自定义2个环境变量并且设置她的值？比如账号密码
参考答案：
在DataWorks的PyODPS节点里跑，没办法自定义环境变量。odps.stage.mapper.split.size，大一些试试
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/flag-parameters#concept-2278178
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问题二：大数据计算MaxCompute这holo开发任务太多了，一个一个复制需要太久时间了，我是想修改？
大数据计算MaxCompute这holo开发任务太多了，一个一个复制需要太久时间了，我是想修改？ 
参考答案：
如果您需要修改Holo开发任务的代码，您可以直接在MaxCompute的控制台中编辑任务代码。您不需要一个一个复制和粘贴，只需要找到您想要修改的任务，点击“编辑”按钮，然后直接在代码编辑器中修改即可。
请注意，修改代码后，您可能需要重新运行任务以确保修改生效。同时，如果您在修改代码时犯了错误，可能会导致任务运行失败，因此在修改代码时需要特别小心。
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问题三：大数据计算MaxCompute使用pyodps 和 odpssql对mc表数据清洗处理 哪个效率高?
"1.大数据计算MaxCompute使用pyodps 和 odpssql对mc表数据进行清洗处理 哪个效率会高一些呢？
2.大数据计算MaxCompute mc的cte 产生的临时结果集 的生命周期有多长呢 可以在odps sql 节点 里面使用么？"
参考答案：
使用 pyodps 对 MaxCompute 表数据进行清洗处理一般比使用 odpssql 效率更高。原因如下：
- PyODPS 是一个 Python 包，支持所有 SQL 功能并提供了 DataFrame 等高级操作，比 odpsql 更适合于数据清洗。
- PyODPS 提供了一系列函数和模块，能够快速完成数据清洗任务。
- PyODPS 支持多线程处理，因此可以加快处理速度。
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