MaxCompute如果handle函数里涉及了对全局变量的读写操作，请问要考虑脏数据的问题吗？

在MaxCompute中，如果在handle函数里涉及到对全局变量的读写操作，需要考虑脏数据的问题。由于MaxCompute是一个分布式计算系统，不同的任务可能会并发执行，如果多个任务同时读写全局变量，就会出现脏数据的情况。脏数据是指未被同步或提交的数据，可能会导致计算结果不正确。
为了避免脏数据的出现，可以采用以下几种方式：
使用分布式缓存：MaxCompute支持使用分布式缓存（distributed cache）来加载数据。您可以将需要共享的全局变量上传到OSS或者其他云存储服务中，并使用分布式缓存将其加载到MaxCompute集群中。使用分布式缓存可以避免多个任务同时读写全局变量的问题，但需要注意数据同步和更新的问题。
使用MaxCompute表存储数据：可以将需要共享的全局变量存储在MaxCompute的表中，并在handle函数中读写表数据。这样可以避免多个任务同时读写全局变量的问题，并可以通过MaxCompute的事务机制保证数据的一致性。
使用本地缓存：如果全局变量的数据较小，可以将其保存在本地缓存中，并使用ADD FILE或ADD

在MaxCompute中，如果您的handle函数涉及对全局变量的读写操作，那么确实需要考虑脏数据的问题。

由于MaxCompute是一个分布式计算引擎，作业的执行通常会在多个节点上并行进行。每个节点都有自己的内存和计算资源，并且可能同时处理不同的数据块或分区。当handle函数涉及对全局变量的读写操作时，在并行执行过程中可能会发生以下情况：

1. 写入竞争：多个任务同时尝试写入全局变量时，可能会出现竞争条件。这可能导致不同任务之间的写入顺序无法确定，从而导致最终结果的不确定性。

2. 读取一致性：由于分布式计算的异步特性，某个任务在读取全局变量时可能得到其他任务已经修改的新值，也可能得到旧值。这可能导致不一致的结果，并产生脏数据。

为了避免脏数据的问题，可以考虑以下几种方法：

1. 避免使用全局变量：尽量避免在handle函数中使用全局变量，而是将数据传递给handle函数的输入参数或通过输出结果返回。这样可以避免多个任务之间对同一个全局变量的写入冲突。

2. 使用分区变量：可以使用MaxCompute的分区变量（Partition Variable）来传递和共享数据。分区变量是在作业运行期间保持一致性的，可以安全地在不同任务之间进行读写操作。

3. 使用同步机制：如果必须使用全局变量，则可以考虑使用同步机制，例如锁、互斥信号量等，来确保对全局变量的读写操作的顺序性和一致性。

4. 分离读写操作：尽量将读取和写入操作分离，避免在同一个handle函数中同时进行读写操作。这样可以减少竞争条件和脏数据的可能性。

针对问题1的回答：我理解apply函数里需要考虑脏数据哈，不符合条件的那种都没办法进行处理。PyODPS里具体方法的操作逻辑参考开源的就可以，在数据处理的时候我理解应该是按照存储里的顺序进行处理的。针对问题2的回答：apply方法应该都是串行的吧..此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”