大数据计算MaxCompute mars dataframe可以做到吗？

MaxCompute Mars 是一款基于 Mars 引擎的计算引擎，可以实现在 MaxCompute 上进行分布式计算和分析。而 Mars DataFrame 是 Mars 引擎中的一种数据结构，可以方便地进行数据处理和分析。

因此，您可以在 MaxCompute Mars 中使用 Mars DataFrame 进行数据处理和分析。具体来说，您可以将 MaxCompute 中的数据加载到 Mars DataFrame 中，然后使用 Mars DataFrame 提供的各种方法进行数据处理和分析，最后将处理结果写回到 MaxCompute 中。

是的，大数据计算MaxCompute支持使用Mars DataFrame进行数据处理。

Mars是一个分布式计算框架，可以与MaxCompute集成，提供高性能和可扩展的数据处理能力。您可以使用Mars DataFrame来执行各种操作，如数据筛选、聚合、转换等。

下面是一个示例代码，展示了如何在MaxCompute中使用Mars DataFrame：

import mars.dataframe as md
from odps import ODPS

# 连接到MaxCompute项目
odps = ODPS(project='<project_name>', access_id='<access_id>', secret_access_key='<secret_access_key>')

# 获取MaxCompute表数据
table = odps.get_table('<table_name>')
df = table.to_df()

# 将MaxCompute DataFrame 转为 Mars DataFrame
mars_df = md.DataFrame(df)

# 执行 Mars DataFrame 操作
result = mars_df[mars_df['column'] > 100].mean()

# 显示结果
print(result.execute())

在上述示例中，我们首先使用odps库连接到MaxCompute项目，并获取MaxCompute表的数据。然后，将MaxCompute DataFrame转换为Mars DataFrame对象mars_df，并对其执行各种操作，例如筛选出某个条件满足的行，并计算平均值。最后，通过调用execute()方法触发计算并输出结果。

如果是从MaxCompute表获取数据，DataFrame的方式我理解都没有办法限制，都是直接获取到。分区表可以通过分区来控制
mars现在还在升级维护中，还是建议走spark或者SQL的形式处理一下数据。可以用python写udf之类的做处理，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”