DataWorks中pyodps引用资源是什么？

在DataWorks中，使用Python脚本时需要引用其他文件中的函数时，有几个常见的原因会导致引用失败：

文件路径问题：Python脚本在引用其他文件时，需要指定正确的文件路径。如果文件路径不正确，Python解释器将无法找到需要引用的文件，导致引用失败。因此，需要确保被引用的文件路径正确。

模块导入问题：在Python中，如果需要引用其他文件中的函数，通常需要使用import语句将需要引用的函数所在的模块导入到当前脚本中。如果模块导入失败，将导致函数引用失败。因此，需要确保被引用的模块能够正确导入。

函数名称问题：在引用其他文件中的函数时，需要确保函数名称正确。如果函数名称错误，将导致函数引用失败。因此，需要确保函数名称与被引用的文件中的函数名称一致。

对于以上三个问题，您可以通过以下方式进行排查和解决：

检查文件路径：在引用其他文件时，需要确保文件路径正确，可以使用相对路径或绝对路径来指定文件路径。如果使用相对路径，请确保当前工作目录正确；如果使用绝对路径，请确保路径正确。

在DataWorks中使用pyodps时，pyodps是引用了阿里云MaxCompute（原名ODPS）的相关资源。下面是pyodps所引用的一些资源：

1. 数据表：pyodps可以通过连接到MaxCompute项目来读取、写入和操作数据表。您可以使用pyodps提供的API进行数据查询、写入、更新等操作。

2. 表结构和元数据：pyodps可以获取MaxCompute中表的结构和元数据信息，包括列名、列类型、分区信息等。这些信息可以帮助您更好地理解和处理数据。

3. SQL语言支持：通过pyodps，您可以使用SQL语言编写和执行查询语句，对MaxCompute中的数据进行复杂的分析和处理。

4. 资源配置：在使用pyodps时，您可以配置相应的资源，例如并发数、内存限制等，以优化任务的执行性能。

5. 函数和UDF：pyodps支持使用Python编写用户自定义函数（UDF），并将其应用于MaxCompute的数据处理过程中。

需要注意的是，pyodps是基于Python的一个库，主要用于在DataWorks中与MaxCompute进行数据交互。它并不是DataWorks的直接组件或资源，而是通过DataWorks平台来调用和使用。

怎么调在PyODPS任务中调用第三方包？
方法一：如果您的是source文件，没有压缩，您可以参考下面文档：https://help.aliyun.com/document_detail/94159.html
方法二：在odps使用自定义函数及Python第三方库 https://help.aliyun.com/document_detail/90716.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”