maxcompute开发环境问题之自定义2个环境变量失败如何解决

简介: MaxCompute开发环境是指设置和配置用于开发MaxCompute项目的本地或云端环境;本合集将指导用户如何搭建和管理MaxCompute开发环境,包括工具安装、配置和调试技巧。

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:

  1. 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。
  2. PyODPS 提供了一系列函数和模块,能够快速完成数据清洗任务。
  3. PyODPS 支持多线程处理,因此可以加快处理速度。



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