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在大数据计算MaxCompute中为什么资源中不可以引用表资源?

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冲冲冲c 2024-08-14 14:33:52 20 0
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  • 在大数据计算MaxCompute中引用表资源的步骤如下:

    1. 前提条件准备

      • 确保已安装并配置MaxCompute客户端[1]
      • 将需要引用的表添加为MaxCompute项目中的资源[1]
    2. 开发UDF代码

      • 编写Python UDF代码,使用odps.distcache.get_cache_table方法来获取表资源的内容。例如,下面的代码片段展示了如何遍历并返回表资源udf_test中的数据:

        from odps.udf import annotate
        from odps.distcache import get_cache_table
        
        @annotate('->string')
        class DistCacheTableExample(object):
            def __init__(self):
                self.records = list(get_cache_table('udf_test'))
                self.counter = 0
                self.ln = len(self.records)
        
            def evaluate(self):
                if self.counter > self.ln - 1:
                    return None
                ret = self.records[self.counter]
                self.counter += 1
                return str(ret)
        
      • 将上述代码保存为.py脚本文件,如table.py
    3. 上传资源与注册函数

      • 使用MaxCompute客户端命令上传UDF脚本文件为资源:
        add py table.py;
        
      • 注册Python UDF,命令示例如下:
        create function table_udf as 'table.DistCacheTableExample' using 'table.py,udf_test';
        
        其中,table_udf是注册的函数名,table.DistCacheTableExample指定了UDF类所在的模块及类名,table.pyudf_test分别是脚本文件和表资源名。

    通过以上步骤,可以在MaxCompute的UDF中成功引用表资源,并在后续的计算任务中调用该UDF以利用表资源中的数据。

    2024-09-09 09:36:31
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