PyODPS 可作为 DataWorks 等数据开发平台中的数据开发节点运行。这些平台内置了 PyODPS 运行环境并提供调度执行能力,无需手动创建 ODPS 入口对象。PyODPS 提供类似 Pandas 的 DataFrame API,支持灵活的数据处理操作。本文以 DataWorks 为例介绍 PyODPS 的使用方法。
前提条件
操作步骤
新建PyODPS节点
本文使用DataWorks PyODPS节点开发,详情请参见开发PyODPS 3任务。
以PyODPS 3节点作为示例,PyODPS 3节点底层的Python版本为3.7。
PyODPS节点获取本地处理的数据量不能超过50 MB,节点运行时占用的内存不能超过1 GB,否则节点任务会被系统中止。因此请避免在PyODPS任务中写入数据量较大的Python处理代码。
在DataWorks上编写代码并进行调试效率较低,为提升运行效率,建议本地安装IDEA进行代码开发。
新建业务流程
进入数据开发页面,右键单击业务流程,选择新建业务流程。
新建PyODPS节点
右键单击新建的业务流程,选择,输入节点名称,单击提交。
编辑PyODPS节点
编写程序代码
在PyODPS节点的编辑框中输入测试代码。以下是一个完整的使用PyODPS接口执行表操作的示例,更多关于表操作以及SQL操作的方法请参见表和SQL。
from odps import ODPS # 初始化ODPS入口对象。在DataWorks的PyODPS节点中无需此步骤,全局变量o已自动可用。 o = ODPS( access_id='<YOUR_ACCESS_ID>', secret_access_key='<YOUR_SECRET_ACCESS_KEY>', project='<YOUR_PROJECT_NAME>', endpoint='<YOUR_PROJECT_ENDPOINT>' ) # 创建非分区表my_new_table。 table = o.create_table('my_new_table', 'num bigint, id string', if_not_exists=True) # 向非分区表my_new_table中插入数据。 records = [[111, 'aaa'], [222, 'bbb'], [333, 'ccc'], [444, '中文']] o.write_table(table, records) # 读取非分区表my_new_table中的数据。 for record in o.read_table(table): print(record[0], record[1]) # 以运行SQL的方式读取表中的数据。 with o.execute_sql('select * from my_new_table;', hints={'odps.sql.allow.fullscan': 'true'}).open_reader() as reader: for record in reader: print(record[0], record[1]) # 删除表以清除资源。 table.drop()运行代码
完成编辑后,单击
图标。运行结束后,在下方的运行日志中可看到运行结果。输出如下日志代表执行成功。2023-07-21 15:06:41 INFO ======================================================== Executing user script with PyODPS 0.11.2.3 Tunnel session created: <TableUploadSession xxx > Tunnel session created: <TableDownloadSession xxx > 111 aaa 222 bbb 333 ccc 444 中文 Tunnel session created: <InstanceDownloadSession id=xxx project_name=xxx > 111 aaa 222 bbb 333 ccc 444 中文 2023-07-21 15:06:49 INFO ======================================================== 2023-07-21 15:06:49 INFO Exit code of the Shell command 0 2023-07-21 15:06:49 INFO --- Invocation of Shell command completed --- 2023-07-21 15:06:49 INFO Shell run successfully! 2023-07-21 15:06:49 INFO Current task status: FINISH 2023-07-21 15:06:49 INFO Cost time is: 7.507s /home/admin/alisatasknode/taskinfo/xxx xxx .log-END-EOF