问题一：大数据计算MaxCompute怎么设置用户权限?
大数据计算MaxCompute怎么设置用户权限?
参考回答：
如果子账号用户少的话，可以单独给table的select权限，参考文档：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/manage-user-permissions-by-using-commands?spm=a2c4g.11186623.0.0.528ee811sYH6S1#1fe48e886cozs
如果子账号用户很多的话，可以单独创建一个role，将表的select权限赋给role，然后将role赋给每个用户；
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问题二：大数据计算MaxCompute怎么使用sdk获取ODPS上的资源文件？
大数据计算MaxCompute怎么使用sdk获取ODPS上的资源文件？
参考回答：
有resource接口。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/sdk-for-java?spm=a2c4g.11186623.0.0.7e3911c1yKqsk6#section-tdn-dvb-wdb ，
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问题三：大数据计算MaxCompute存储大小在哪里看啊？
大数据计算MaxCompute存储大小在哪里看啊？
参考回答：
DataWorks的数据地图（包含临时文件）
MaxCompute控制台项目管理https://maxcompute.console.aliyun.com/cn-beijing/project-list
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问题四：大数据计算MaxCompute在编写pyodps的时候，请问应该如何处理？
大数据计算MaxCompute在编写pyodps的时候，请问应该如何处理？
参考回答：
目前DW的节点确实有内存和数据量限制，另外pyodps to_pandas需要拉数据到本地，所以也会对ecs资源有限制。后面我们会上一个MaxFrame，可以先看一下这个介绍
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxframe-overview-1?spm=a2c4g.11186623.0.i0
MaxFrame可以解决这个问题，直读MC数据，并且可以用MC的资源去跑，估计2月份公共云会上线
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问题五：大数据计算MaxCompute odps sql任务自己增加小task的数量？
大数据计算MaxCompute odps sql任务自己增加小task的数量？
参考回答：
在大数据计算MaxCompute中，您可以通过调整一些参数来增加ODPS SQL任务中的小task数量。
- 调整并行度：您可以调整SQL任务的并行度来增加小task的数量。并行度是指在执行SQL任务时，系统会将数据分成多个部分并行处理，每个部分对应一个小task。通过增加并行度，您可以增加小task的数量，从而提高任务的执行效率。
- 使用分区表：如果您的表是分区表，那么在执行SQL任务时，每个分区都会生成一个小task。因此，增加分区的数量也可以增加小task的数量。需要注意的是，分区的数量应该根据实际的数据量和查询需求来合理设置，过多的分区可能会导致管理复杂性和性能下降。
- 调整资源配置：在提交SQL任务时，您可以指定任务的资源需求，包括CPU、内存等。增加资源的配置可以使得系统能够同时处理更多的小task。但是，资源配置应该根据集群的实际情况和任务的需求来合理分配，避免资源浪费或不足。
综上所述，通过调整并行度、使用分区表和调整资源配置，您可以在MaxCompute中增加ODPS SQL任务的小task数量。这些方法可以帮助优化任务的执行效率，但需要根据实际情况进行合理的配置和管理。
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