MaxCompute:Use UDFs and the third-party Python libraries

>>> iris.sepallength.map(lambda x: x + 1).head(5)
   sepallength
0          6.1
1          5.9
2          5.7
3          5.6
4          6.0

>>> iris.sepallength.map(lambda x: 't' + str(x), 'string').head(5)
   sepallength
0         t5.1
1         t4.9
2         t4.7
3         t4.6
4         t5.0

Evitar erros de captura de variáveis de closure

Quando uma UDF contém uma closure, alterações externas na variável capturada afetam o comportamento da função. O código a seguir gera um resultado indesejado — cada SequenceExpr em dfs acaba sendo avaliado como df.sepal_length + 9:

>>> dfs = []
>>> for i in range(10):
>>>     dfs.append(df.sepal_length.map(lambda x: x + i))

Corrija esse problema retornando a lambda de uma função externa ou utilizando functools.partial:

# Option 1: use a factory function
>>> dfs = []
>>> def get_mapper(i):
>>>     return lambda x: x + i
>>> for i in range(10):
>>>     dfs.append(df.sepal_length.map(get_mapper(i)))

# Option 2: use functools.partial
>>> import functools
>>> dfs = []
>>> for i in range(10):
>>>     dfs.append(df.sepal_length.map(functools.partial(lambda v, x: x + v, i)))

Utilizar UDFs existentes

Passe um nome de função (string) ou um objeto Function para map a fim de invocar uma UDF existente. Para mais detalhes, consulte Funções.

Monitorar execução com contadores

Use get_execution_context para acessar contadores de dentro de uma UDF. Os valores dos contadores aparecem no JSONSummary do LogView.

from odps.udf import get_execution_context

def h(x):
    ctx = get_execution_context()
    counters = ctx.get_counters()
    counters.get_counter('df', 'add_one').increment(1)
    return x + 1

df.field.map(h)

Retornar um único valor por linha

Defina reduce=True para retornar uma Sequence. Especifique o tipo de saída com o parâmetro types (o padrão é STRING).

>>> iris.apply(lambda row: row.sepallength + row.sepalwidth, axis=1, reduce=True, types='float').rename('sepaladd').head(3)
   sepaladd
0       8.6
1       7.9
2       7.9

Retornar múltiplas linhas usando yield

Configure reduce=False e utilize yield para emitir várias linhas para cada linha de entrada. Defina os nomes e tipos dos campos de saída com names e types.

>>> iris.count()
150

>>> def handle(row):
>>>     yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth
>>>     yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidth

>>> iris.apply(handle, axis=1, names=['iris_add', 'iris_sub'], types=['float', 'float']).count()
300

Anote o esquema de saída diretamente na função para evitar repeti-lo nos locais de chamada:

>>> from odps.df import output

>>> @output(['iris_add', 'iris_sub'], ['float', 'float'])
>>> def handle(row):
>>>     yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth
>>>     yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidth

>>> iris.apply(handle, axis=1).count()
300

Equivalente: map_reduce apenas com map

O método map_reduce no modo apenas map equivale a apply com axis=1:

>>> iris.map_reduce(mapper=handle).count()
300

Usar uma UDTF existente

Para chamar uma função de tabela definida pelo usuário (UDTF) existente no MaxCompute, passe seu nome como uma string:

>>> iris['name', 'sepallength'].apply('your_func', axis=1, names=['name2', 'sepallength2'], types=['string', 'float'])

Combinar saída de linha com uma lateral view

Quando reduce=False, combine a saída da UDF com as colunas originais usando uma lateral view — útil para agregações:

>>> from odps.df import output

>>> @output(['iris_add', 'iris_sub'], ['float', 'float'])
>>> def handle(row):
>>>     yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth
>>>     yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidth

>>> iris[iris.category, iris.apply(handle, axis=1)]

class Agg(object):

    def buffer(self):
        return [0.0, 0]

    def __call__(self, buffer, val):
        buffer[0] += val
        buffer[1] += 1

    def merge(self, buffer, pbuffer):
        buffer[0] += pbuffer[0]
        buffer[1] += pbuffer[1]

    def getvalue(self, buffer):
        if buffer[1] == 0:
            return 0.0
        return buffer[0] / buffer[1]

>>> iris.exclude('name').apply(Agg)
   sepallength_aggregation  sepalwidth_aggregation  petallength_aggregation  petalwidth_aggregation
0                 5.843333                   3.054                 3.758667                1.198667

UDF no nível de linha com recursos de arquivo e coleção

>>> file_resource = o.create_resource('pyodps_iris_file', 'file', file_obj='Iris-setosa')

>>> iris_names_collection = iris.distinct('name')[:2]
>>> iris_names_collection
       sepallength
0      Iris-setosa
1  Iris-versicolor

>>> def myfunc(resources):  # resources are passed in by calling order
>>>     names = set()
>>>     fileobj = resources[0]  # file resources are represented by a file-like object
>>>     for l in fileobj:
>>>         names.add(l)
>>>     collection = resources[1]
>>>     for r in collection:
>>>         names.add(r.name)  # retrieve values by field name or offset
>>>     def h(x):
>>>         if x in names:
>>>             return True
>>>         else:
>>>             return False
>>>     return h

>>> df = iris.distinct('name')
>>> df = df[df.name,
>>>         df.name.map(myfunc, resources=[file_resource, iris_names_collection], rtype='boolean').rename('isin')]

>>> df
              name   isin
0      Iris-setosa   True
1  Iris-versicolor   True
2   Iris-virginica  False

Ao ler tabelas particionadas, os campos de partição não são incluídos.

UDF no nível de linha com um DataFrame local como recurso

Variáveis locais podem ser referenciadas como recursos no MaxCompute durante a execução. No exemplo a seguir, stop_words é um DataFrame local que o executor passa para a UDF como recurso:

>>> words_df
                     sentence
0                 Hello World
1                Hello Python
2  Life is short I use Python

>>> import pandas as pd
>>> stop_words = DataFrame(pd.DataFrame({'stops': ['is', 'a', 'I']}))

>>> @output(['sentence'], ['string'])
>>> def filter_stops(resources):
>>>     stop_words = set([r[0] for r in resources[0]])
>>>     def h(row):
>>>         return ' '.join(w for w in row[0].split() if w not in stop_words),
>>>     return h

>>> words_df.apply(filter_stops, axis=1, resources=[stop_words])
                sentence
0            Hello World
1           Hello Python
2  Life short use Python

Para operações de linha ( axis=1 ), use uma closure de função ou classe chamável para carregar recursos. Para agregações de coluna, utilize o método __init__ .

Pacotes Python puro

Por padrão, o PyODPS suporta bibliotecas de terceiros que contêm código Python puro, mas nenhuma operação de arquivo. O exemplo a seguir envia o python-dateutil e sua dependência six.

Etapa 1: Baixe o pacote e suas dependências. Os pacotes devem ser compilados para Linux.

$ pip download python-dateutil -d /to/path/

Isso baixa os arquivos six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl e python_dateutil-2.5.3-py2.py3-none-any.whl.

Etapa 2: Envie ambos os arquivos como recursos usando create_resource.

# Make sure that file name extensions are correct.
>>> odps.create_resource('six.whl', 'file', file_obj=open('six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl', 'rb'))
>>> odps.create_resource('python_dateutil.whl', 'file', file_obj=open('python_dateutil-2.5.3-py2.py3-none-any.whl', 'rb'))

Etapa 3: Utilize as bibliotecas. Especifique-as globalmente via options.df.libraries ou por execução através do parâmetro libraries.

# Global configuration (applies to all subsequent DataFrame operations in this session)
>>> from odps import options

>>> def get_year(t):
>>>     from dateutil.parser import parse
>>>     return parse(t).strftime('%Y')

>>> options.df.libraries = ['six.whl', 'python_dateutil.whl']
>>> df.datestr.map(get_year)
   datestr
0     2016
1     2015

# Per-execution configuration (applies only to this call)
>>> def get_year(t):
>>>     from dateutil.parser import parse
>>>     return parse(t).strftime('%Y')

>>> df.datestr.map(get_year).execute(libraries=['six.whl', 'python_dateutil.whl'])
   datestr
0     2016
1     2015

Pacotes binários (contendo código compilado)

Pacotes que incluem extensões C compiladas (como SciPy ou pandas) exigem etapas adicionais:

• O arquivo .whl deve usar a tag de plataforma cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.

• Envie o arquivo como um recurso de arquivo compactado, renomeando a extensão .whl para .zip.

• Defina odps.isolation.session.enable como True ou ative o isolation nas configurações do seu projeto.

# Upload the binary package as an archive with the .zip extension.
>>> odps.create_resource('scipy.zip', 'archive', file_obj=open('scipy-0.19.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl', 'rb'))

# If isolation is already enabled in your project, the following option is optional.
>>> options.sql.settings = {'odps.isolation.session.enable': True}

>>> def psi(value):
>>>     # Import the third-party library inside the function to avoid errors
>>>     # caused by structural differences between operating systems.
>>>     from scipy.special import psi
>>>     return float(psi(value))

>>> df.float_col.map(psi).execute(libraries=['scipy.zip'])

Para compilar um pacote binário a partir do código-fonte, execute o comando abaixo em um shell Linux. Arquivos Wheel compilados no macOS ou Windows não são compatíveis com o MaxCompute.

python setup.py bdist_wheel

Envio via console do MaxCompute

Como alternativa à API do PyODPS, envie pacotes usando o comando add archive no console do MaxCompute.

Etapa 1: Identifique o arquivo de pacote correto para cada dependência.

A maioria dos pacotes fornece arquivos .whl para múltiplas plataformas. Para pacotes binários, localize o arquivo com cp27-cp27m-manylinux1_x86_64 no nome. Para pacotes Python puro, qualquer wheel py2.py3-none-any funciona.

Etapa 2: Verifique todas as dependências necessárias. A tabela a seguir lista as dependências dos pacotes mais comuns.

O NumPy já vem pré-instalado. Envie apenas python-dateutil, pytz, pandas, SciPy, scikit-learn e six.

Etapa 3: Baixe os arquivos dos pacotes. A tabela a seguir lista os arquivos específicos a serem baixados para cada pacote.

Etapa 4: Envie cada arquivo. Para pacotes binários (pandas, SciPy, scikit-learn), renomeie a extensão .whl para .zip antes de enviar.

add archive python-dateutil.zip;
add archive pandas.zip;

# Global: applies to all subsequent DataFrame operations in this session
>>> from odps import options
>>> options.df.libraries = ['six.whl', 'python_dateutil.whl']

# Local: applies only to this execution call
>>> df.apply(my_func, axis=1).to_pandas(libraries=['six.whl', 'python_dateutil.whl'])