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MaxCompute使用pyodps读取maxcompute数据表 有没有一些加速读取效率的示例?

MaxCompute使用pyodps读取maxcompute数据表 有没有一些加速读取效率的示例 ?

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真的很搞笑 2024-02-06 09:11:12 37 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在MaxCompute中,使用pyodps读取数据表时,可以通过以下方法来加速读取效率:

    1. 分区裁剪:在进行查询时,可以使用分区裁剪功能,只读取需要的分区数据,减少数据的传输量和处理时间。例如:
    from odps import ODPS
    
    access_id = 'your_access_id'
    access_key = 'your_access_key'
    project = 'your_project'
    endpoint = 'your_endpoint'
    
    odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint)
    table = odps.get_table('your_table')
    partitions = ['partition_col=value1', 'partition_col=value2']
    instance = table.get_partitions(partitions)
    
    1. 列裁剪:只读取需要的列,减少数据的传输量和处理时间。例如:
    from odps import ODPS
    
    access_id = 'your_access_id'
    access_key = 'your_access_key'
    project = 'your_project'
    endpoint = 'your_endpoint'
    
    odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint)
    table = odps.get_table('your_table')
    columns = ['col1', 'col2']
    instance = table.get_columns(columns)
    
    1. 分页读取:如果数据量较大,可以分页读取数据,每次读取一部分数据,避免一次性读取过多数据导致内存不足。例如:
    from odps import ODPS
    
    access_id = 'your_access_id'
    access_key = 'your_access_key'
    project = 'your_project'
    endpoint = 'your_endpoint'
    
    odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint)
    table = odps.get_table('your_table')
    limit = 1000
    offset = 0
    while True:
        records = table.get_data(limit=limit, offset=offset)
        if not records:
            break
        # 处理数据
        offset += limit
    
    1. 并发读取:如果有多个任务需要同时读取数据,可以考虑使用多线程或多进程并发读取数据,提高读取效率。例如:
    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    from odps import ODPS
    
    def read_data(start, end):
        access_id = 'your_access_id'
        access_key = 'your_access_key'
        project = 'your_project'
        endpoint = 'your_endpoint'
    
        odps = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint)
        table = odps.get_table('your_table')
        limit = 1000
        offset = start
        while offset < end:
            records = table.get_data(limit=limit, offset=offset)
            # 处理数据
            offset += limit
    
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        tasks = [executor.submit(read_data, i * 10000, (i + 1) * 10000) for i in range(4)]
        for task in tasks:
            task.result()
    
    2024-02-06 20:36:51
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  • 看下mcqa部分https://pyodps.readthedocs.io/zh-cn/latest/base-sql.html ,此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

    2024-02-06 10:41:41
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MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。

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