大数据计算MaxCompute的udf函数本地调试正常的，发布odps，报这个错，一般是什么原因？

如果在大数据计算MaxCompute中，您的UDF函数在本地调试时正常运行，但在发布到MaxCompute后报错，可能是由于以下原因：
Python版本不兼容：MaxCompute支持的Python版本为2.7.x和3.6.x，如果您的UDF函数在本地使用的Python版本与MaxCompute不兼容，可能会导致函数无法正常运行。
依赖库未安装：如果您的UDF函数依赖于第三方库，需要在MaxCompute中安装相应的依赖库。如果您在本地安装了依赖库，但在MaxCompute中未安装依赖库，可能会导致函数无法正常运行。
函数参数不符合要求：MaxCompute对UDF函数的输入输出格式有一定的要求，例如输入参数必须是原始类型或列表类型，输出参数必须是原始类型。如果您的函数参数不符合要求，可能会导致函数无法正常运行。
函数返回值类型错误：MaxCompute对UDF函数的返回值类型有一定的要求，例如返回值必须是原始类型或列表类型。如果您的函数返回值类型错误，可能会导致函数无法正常运行。
函数逻辑错误：如果您的函数逻辑有误，例如访问了不存在的变量、未捕获的异常等，可能会导致函数无法正常运行。
为了排查这些问题，您可以通过以下方式进行调试：
确认Python版本：确认本地使用的Python版本与MaxCompute支持的Python版本一致。
安装依赖库：在MaxCompute中使用add archive命令安装依赖库，例如：
Copy
add archive your_library.zip -f
检查参数和返回值类型：确认函数的参数和返回值类型符合MaxCompute的要求。
添加日志调试：在函数中使用print或logging模块输出日志，以便查看函数运行过程中的变量值和执行流程，帮助排查错误。

当在本地调试时，UDF函数正常运行，但发布到MaxCompute后出现错误时，可能有以下几个常见原因：

1. 依赖问题：在本地调试环境中，您的UDF函数可能能够访问到所需的依赖项，但在MaxCompute上运行时，这些依赖项可能无法正确加载。确保您的UDF函数所需的所有依赖都已经正确地打包和上传。

2. 资源配置问题：MaxCompute对于UDF函数的资源使用有限制，例如内存、CPU等。如果您的UDF函数在本地调试时没有超过资源限制，但在MaxCompute上执行时超过了限制，则会导致错误。请检查并适当调整资源配额以确保满足UDF函数的需要。

3. 输入输出参数不匹配：MaxCompute要求在创建UDF函数时指定正确的输入和输出参数类型，并在函数实现中进行相应的处理。如果在本地调试时未发现此类问题，但在MaxCompute上运行时出错，请仔细检查函数的输入输出参数是否与实际情况一致。

4. 函数注册问题：在发布UDF函数到MaxCompute之前，确保已正确注册该函数。通过使用 CREATE FUNCTION 命令将函数注册到MaxCompute，以便系统可以识别和使用它。请验证函数注册的语法和方法是否正确。

5. 环境配置问题：有时，本地调试环境与MaxCompute环境之间的差异可能导致UDF函数在MaxCompute上运行时出错。请确保您的本地开发环境与MaxCompute环境尽可能一致，包括相关的配置、库和版本。

一般是少三方包或者是资源没有提交发布，在odps执行报啥错，这个错看不出来。
参考一下文档中的udf过程。
https://help.aliyun.com/document_detail/317758.html 此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”