问题一：您好，请问一下大数据计算MaxCompute，bitmap位图函数，可以用在窗口函数里吗？
您好，请问一下大数据计算MaxCompute，bitmap位图函数，可以用在窗口函数里吗？
参考答案：
当前没有这个内建函数哈
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问题二：大数据计算MaxCompute odps script 调用UDF函数没问题，但是在pyodps中?
大数据计算MaxCompute odps script 调用UDF函数没问题，但是在pyodps中调用udf函数报错
ScriptError: ODPS-0123055: InstanceId: 20230809084802771gotqe4
ODPS-0123055:Script exception - Traceback (most recent call last):
File "/home/admin/calculate_oil_dilution_rate.py", line 56, in init
from odps_bak import ODPS
File "work/odps_bak.zip/odps_bak/init.py", line 24, in <module>
from .core import ODPS
File "work/odps_bak.zip/odps_bak/core.py", line 22, in <module>
from .rest import RestClient
File "work/odps_bak.zip/odps_bak/rest.py", line 24, in <module>
import requests
File "work/requests.zip/requests/init.py", line 45, in <module>
from .exceptions import RequestsDependencyWarning
File "work/requests.zip/requests/exceptions.py", line 9, in <module>
from .compat import JSONDecodeError as CompatJSONDecodeError
File "work/requests.zip/requests/compat.py", line 13, in <module>
import charset_normalizer as chardet
File "work/charset_normalizer.zip/charset_normalizer/init.py", line 24, in <module>
from .api import from_bytes, from_fp, from_path, normalize
File "work/charset_normalizer.zip/charset_normalizer/api.py", line 35
sequences: bytes,
^
SyntaxError: invalid syntax
我的udf函数前面加了# coding:utf-8 ，是不是就意味着这是udf python2?
参考答案：
用python3的版本的，python2官方都已经停止维护了吧。 
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/python-3-udfs?spm=a2c4g.11186623.0.0.67386adas0Sqph 可以再参考参考示例
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问题三：你好，大数据计算MaxCompute在运行pyodpsDataFrame的persist函数时报这?
问题1：你好，大数据计算MaxCompute在运行pyodpsDataFrame的persist函数时报这个警告，要怎么规避呢？FutureWarning: In a future version of pandas, a length 1 tuple will be returned when iterating over a groupby with a grouper equal to a list of length 1. Don't supply a list with a single grouper to avoid this warning.
for name, group in df.groupby(partitions): 
问题2：不太懂怎么改，只有一个分区 
参考答案：
回答1：就是一个版本的警告而已 下一个版本不能这样写，不影响你正常使用。提前规避那就是你要根据提示修改了，需要根据提示要求修改。而且是pandas的未来版本要求，可能这个回头得参考下pandas新版本后开源的方法。
回答2：目前只是个警告，可以看下pandas官网有没有对应处理方式呢。这个警告是由于在使用groupby函数时，传递的参数是一个长度为1的列表，而不是一个单独的值。为了避免这个警告，您可以将传递给groupby函数的参数改为单独的值，而不是包含一个元素的列表。例如，如果您原来使用了类似于df.groupby([column_name])这样的代码，请改为df.groupby(column_name)即可。这样就可以避免出现FutureWarning警告了。
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问题四：请问大数据计算MaxCompute里面有打乱某一列内部顺序的函数吗？
请问大数据计算MaxCompute里面有打乱某一列内部顺序的函数吗？
参考答案：
可以调整列的顺序。但不能打乱。
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问题五：大数据计算MaxCompute自定义函数没有问题，测过的，就是要用的数据量比较大，容易OOM，这怎么办？
大数据计算MaxCompute自定义函数没有问题，测过的，就是要用的数据量比较大，容易OOM，这怎么办？
参考答案：
可以调一下这个参数看看
odps.sql.joiner.instances：设定Join Task的Instance数量，默认为-1，在[0,2000]之间调整。场景：每个Join Instance处理的数据量比较大，耗时较长，没有发生长尾，可以考虑增大使用这个参数。
odps.sql.udf.jvm.memory：设定UDF JVM Heap使用的最大内存，单位M，默认1024M，在[256，12288]之间调整。场景：某些UDF在内存计算、排序的数据量比较大时，会报内存溢出错误，这时候可以调大该参数，不过这个方法只能暂时缓解，还是需要从业务上去优化。
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