大数据计算MaxCompute用pyodps2做一个udf通过落盘的方式实现效率很低，有其它方式吗？

是的，如果您在 MaxCompute 中使用 PyODPS2 实现 UDF 的效率很低，可以尝试使用 PyODPS2 的内置 UDF 功能来提高计算效率。

PyODPS2 的内置 UDF 功能可以让您在 Python 中定义 UDF，然后将 UDF 传递给 MaxCompute 计算引擎进行计算。相比于通过落盘的方式实现 UDF，内置 UDF 可以直接在计算节点上执行，避免了数据传输和落盘的开销，从而提高了计算效率。

以下是一个简单的使用 PyODPS2 内置 UDF 的示例：

angelscript
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from odps.udf import annotate
from odps.udf import BaseUDTF

@annotate('string,string->string')
class MyUDTF(BaseUDTF):
def process(self, col1, col2):
for i in range(10):
self.forward(col1 + str(i), col2 + str(i))

udtf = MyUDTF()
df = o.get_table('my_table').to_df()
result = df.apply(lambda row: udtf(row.col1, row.col2), axis=1, reduce=True)
在上述示例中，我们定义了一个名为 MyUDTF 的 UDTF 类，使用 annotate 装饰器指定了输入和输出类型。在 UDTF 的 process 方法中，我们对每个输入进行了遍历，并使用 self.forward 方法将输出传递给下一步处理。

然后，我们将 MyUDTF 实例化为 udtf 对象，并从 MaxCompute 中读取数据表 my_table 的内容。使用 apply 方法，将 udtf 作用于每一行数据，并将结果合并为一个 DataFrame。

需要注意的是，PyODPS2 内置 UDF 的功能目前仅支持 Python 3，如果您的代码是使用 Python 2 编写的，则需要进行相应的修改。另外，内置 UDF 的功能目前仅支持部分 Python 库，如果您需要使用其他的 Python 库，则需要在 MaxCompute 中安装相应的库。

当在大数据计算MaxCompute中使用pyodps2编写UDF时，通过落盘的方式实现可能会影响效率。为了提高UDF的执行效率，可以考虑以下两种方式：

1. 使用内存缓存：将UDF的输入数据存储在内存中进行处理，而不是每次都将结果落盘。您可以使用内存缓存来存储中间结果和数据，以减少I/O操作，从而提高性能。例如，您可以使用内存数据结构（如字典、列表等）来存储中间计算结果，在需要时直接从内存中读取。

2. 利用MaxCompute的分布式计算能力：MaxCompute是一种分布式计算引擎，具有良好的扩展性和并行计算能力。为了更好地利用MaxCompute的优势，可以将UDF设计成无状态的函数，避免依赖外部状态或全局变量。这样，MaxCompute就可以在不同节点上并行执行UDF，提高整体的计算效率。

请注意，具体的优化策略取决于您的数据和计算需求。在实施优化策略之前，建议先对数据流程进行详细的分析和测试，了解瓶颈所在，并根据实际情况选择最合适的优化方案。

用python 3的环境试一下吧，python2已经不维护了。此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区1群”