MaxCompute:Desarrollar una UDF de Python

Requisitos previos

Antes de comenzar, complete los siguientes pasos:

• Manage project connections

• Configure a Python development environment

Desarrollar una UDF de Python

1. En el panel Project, dentro del directorio MaxCompute Studio, haga clic con el botón derecho en scripts y seleccione New > MaxCompute Python.

2. En el cuadro de diálogo Create new MaxCompute python class, introduzca un nombre de clase en el campo Name, establezca Kind en Python UDF y haga clic en OK.

3. Escriba el código de la UDF en el editor.

   from odps.udf import annotate
   @annotate("bigint,bigint->bigint")
   class Hello(object):
       def evaluate(self, arg0, arg1):
           if None in (arg0,arg1):
               return None
           return arg0+arg1

Probar la UDF

MaxCompute Studio admite pruebas locales. Puede descargar datos de muestra de una tabla y usarlos para ejecutar y depurar la UDF localmente.

1. Haga clic con el botón derecho en el script de la UDF de Python y seleccione RUN.

2. En la página Edit configuration, configure los parámetros obligatorios y haga clic en OK.

   • MaxCompute project: Proyecto de MaxCompute donde se ejecuta la UDF. Si ya configuró una conexión de proyecto en Manage project connections, este campo toma ese proyecto como valor predeterminado. También puede agregar otros proyectos según se le solicite.

   • MaxCompute table: Tabla de origen para la ejecución de la UDF. Seleccione una tabla de la lista desplegable del proyecto de MaxCompute seleccionado.

   • Table columns: Columnas que usa la UDF.

   • Download Record limit: Número máximo de registros por descargar. Valor predeterminado: 100.

   Nota

   • Si los datos ya se descargaron, MaxCompute Studio no los vuelve a descargar. Para volver a descargarlos, ejecute el comando Tunnel en el cliente de MaxCompute.

   • De forma predeterminada, se descargan 100 registros. Para probar con más datos, descárguelos mediante el comando Tunnel en el cliente de MaxCompute o con la función de descarga de tablas de MaxCompute Studio.

   • Una vez finalizada la descarga, los datos de muestra estarán disponibles en el archivo data de la tabla, dentro del directorio warehouse.

3. El framework de ejecución local recupera los datos de las columnas especificadas en el archivo data y ejecuta la UDF localmente.

   Nota

   Las ejecuciones locales usan el script

   pyou

   de PyODPS. El comando es

   pyou hello.Hello<data

   . Después de instalar PyODPS, compruebe que el script existe al ejecutar el siguiente comando:

   • En Windows, ejecute el comando ${python}/../Scripts/pyou.

   • En macOS, ejecute el comando ${python}/../pyou.

4. El siguiente ejemplo muestra el código fuente de una UDF de Python. Tras ejecutar el código, consulte la salida en la consola.

   from odps.udf import annotate
   @annotate("bigint,bigint->bigint")
   class Plus(object):
       def evaluate(self, arg0, arg1):
           if None in (arg0, arg1):
               return None
           return arg0 + arg1

Publicar una UDF de Python

Una vez que la UDF de Python pase las pruebas, publíquela en un entorno de producción. Para obtener más información, consulte Upload and register a function.