如何在MaxCompute中新建Table资源？

在MaxCompute中，get_cache_table 函数是用来在用户定义函数 (UDF) 中获取已上传到 MaxCompute 并作为资源存在的表数据。如果你在 MaxCompute 的资源管理界面看不到新建表资源的选项，这很可能是因为 MaxCompute 的资源管理并不直接支持以表的形式上传资源。

通常情况下，MaxCompute 中的表并不是作为资源被上传的，而是通过 CREATE TABLE 等 SQL 语句创建并加载数据。因此，如果你想要在 UDF 中使用表数据，你需要确保：

1. 表本身已经存在于当前项目中，并且 UDF 执行时有权限访问这个表。
2. 如果要在 UDF 内部访问表数据，一般不会直接通过 get_cache_table 这样的函数，而是在 SQL 查询中直接引用表名进行关联查询或者通过其他合适的方式间接访问。

如果你确实需要在 UDF 中使用某个表的数据作为中间结果缓存，一种可能的做法是先将表数据导出为某种适合做资源（如 CSV 文件）的形式，然后上传为资源，并在 UDF 中通过 get_cache_file 获取这个文件资源再进行读取。

综上所述，无法通过 get_cache_table 访问表是因为 MaxCompute 的设计中并未直接支持此功能，而不是因为版本或权限问题。正确的做法是确保 UDF 使用时能正确引用所需的表，并具有相应的数据访问权限。

无法找到资源的问题可能是由于以下原因之一：

1. MaxCompute版本不够高：请确保您使用的MaxCompute版本支持UDF函数和get_cache_table方法。较新的版本通常具有更多的功能和改进。

2. 用户权限不够高：在MaxCompute中，用户需要具有足够的权限才能执行特定的操作，如创建表、使用UDF函数等。请确保您的用户具有执行这些操作所需的权限。

如果您确定使用的是支持UDF函数和get_cache_table方法的MaxCompute版本，并且您的用户具有足够的权限，但仍然遇到问题，建议您联系阿里云MaxCompute的技术支持团队，以获取更详细的帮助和支持。

您在MaxCompute中遇到的问题可能由多种原因导致。下面是一些可能的原因和解决方案：

1、MaxCompute版本问题：

确保您使用的MaxCompute版本支持表功能。较旧的版本可能没有这个功能。
2、权限问题：

确保您有足够的权限在MaxCompute中创建和使用表。某些操作可能需要特定的权限或角色。
3、路径问题：

确保您在调用get_cache_table时提供的表路径是正确的。表路径应类似于database_name.table_name。
4、使用UDF时的上下文问题：

确保您在UDF中正确地引用了表。例如，如果您正在编写一个UDF并在其中引用表，请确保在UDF的上下文中可以访问该表。
5、其他资源类型：

如果MaxCompute中没有直接创建表的选项，您可以考虑使用其他资源类型，如数据集或视图，来模拟表的功能。

ADD TABLE 添加TABLE类型的资源至MaxCompute项目中。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/add-table?spm=a2c4g.11186623.0.i11
使用限制
MaxCompute不支持添加外部表为资源。

每个资源文件的大小不能超过2048 MB。单个SQL、MapReduce作业所引用的资源总大小不能超过2048 MB。

本命令为CMD命令，仅支持在客户端（odpscmd）工具中运行。

命令格式

add table [partition ()] [as ] [comment '&#39;][-f];<br>参数说明<br>资源类型：</p> <p>table：必填。资源类型。资源类型详情请参见资源。</p> <p>通用参数：</p> <p>table_name：必填。表示MaxCompute中的表名。</p> <p>spec：必填。当添加的资源为分区表时，MaxCompute仅支持将某个分区作为资源，不支持将整张分区表作为资源。</p> <p>alias：可选。指定资源名，不加该参数时默认文件名为资源名。JAR及PYTHON类型资源不支持此参数。</p> <p>comment：可选。为资源添加注释。</p> <p>-f：可选。当存在同名的资源时，此操作会覆盖原有资源。如果不指定此选项，存在同名资源时，操作将失败。</p>

您可以通过MaxCompute的SQL语句来创建表，而不是在界面的"MaxCompute-资源-新建"中创建表。请确保您具有创建表的权限，并使用以下SQL语句来创建表：

CREATE TABLE your_project_name.your_table_name (
column1 data_type1,
column2 data_type2,
...
)
COMMENT 'your_table_comment'
DUPLICATE KEY(column1)
DISTRIBUTED BY HASH(column1) BUCKETS 10;
CopyCopy

请将your_project_name，your_table_name，your_table_comment和列名、数据类型替换为您实际的信息。
如果您无法创建表，可能是因为您的权限不足，或者表已经存在。请检查您的MaxCompute身份验证信息，并确保您具有创建表的权限。如果表已经存在，请使用ALTER TABLE语句来更改表的结构。
对于在UDF函数中根据表数据求值的问题，您需要确保您的UDF函数具有访问表的权限，并在函数中使用SELECT语句来查询表数据。例如：

import pandas as pd
def your_udf_function(data):

# 查询表数据的SQL语句
sql = "SELECT column1, column2 FROM your_project_name.your_table_name WHERE some_condition"

# 执行SQL查询并获取结果
result = data.execute(sql)

# 对结果进行处理并返回
return processed_result

CopyCopy

请将your_project_name，your_table_name，your_table_comment和列名、数据类型替换为您实际的信息，并根据需要修改some_condition和processed_result。