MaxCompute不提供Graph開發外掛程式，您可以基於Eclipse開發MaxCompute Graph程式。
開發流程如下：
- 編寫Graph代碼，使用本地調試進行基本的測試。
- 進行叢集調試，驗證結果。
開發樣本
本節以SSSP演算法為例，為您介紹如何使用Eclipse開發和調試Graph程式。
操作步驟：
- 建立Java工程，工程名為graph_examples。
- 將MaxCompute用戶端lib目錄下的Jar包加到Eclipse工程的Java Build Path中。
- 開發MaxCompute Graph程式。
實際開發過程中，通常會先複製一個例子（例如單源最短距離），然後進行修改。在本樣本中，僅修改了Package的路徑為package com.aliyun.odps.graph.example。
- 編譯打包。
在Eclipse環境中，按右鍵原始碼目錄（圖中的src目錄），產生Jar包，選擇目標Jar包的儲存路徑，例如D:\\odps\\clt\\odps-graph-example-sssp.jar。
- 使用MaxCompute用戶端運行SSSP，詳情請參見運行Graph。
本地調試
MaxCompute Graph支援本地偵錯模式，您可以使用Eclipse進行斷點調試。
操作步驟：
- 下載一個odps-graph-local的Maven包。
- 選擇Eclipse工程，按右鍵Graph作業主程式（包含
main函數）檔案，配置其運行參數（）。 - 在Arguments頁簽中，設定Program arguments參數為1 sssp_in sssp_out，作為主程式的輸入參數。
- 在Arguments頁簽中，設定VM arguments參數如下。
-Dodps.runner.mode=local -Dodps.project.name=<project.name> -Dodps.end.point=<end.point> -Dodps.access.id=<access.id> -Dodps.access.key=<access.key>
- 對於本地模式（即不指定odps.end.point參數），需要在warehouse建立sssp_in、sssp_out表，為輸入表sssp_in添加資料，輸入資料如下所示。
1,"2:2,3:1,4:4" 2,"1:2,3:2,4:1" 3,"1:1,2:2,5:1" 4,"1:4,2:1,5:1" 5,"3:1,4:1"關於warehouse的介紹請參見本地運行。
- 單擊Run，即可本地跑SSSP。
說明 參數設定可參見MaxCompute用戶端中conf/odps_config.ini的設定，上述為幾個常用參數，其他參數說明如下：
- odps.runner.mode：取值為local，本地調試功能必須指定。
- odps.project.name：指定當前Project，必須指定。
- odps.end.point：指定當前MaxCompute服務的地址，可以不指定。如果不指定，只從warehouse讀取表或資源的meta和資料，不存在則拋異常。如果指定，會先從warehouse讀取，不存在時會遠端連線MaxCompute讀取。
- odps.access.id：串連MaxCompute服務的AccessKey ID，只在指定odps.end.point時有效。
- odps.access.key：串連MaxCompute服務的AccessKey Secret，只在指定odps.end.point時有效。
- odps.cache.resources：指定使用的資源清單，效果與Jar命令的
-resources相同。 - odps.local.warehouse：本地warehouse路徑，不指定時預設為./warehouse。
在Eclipse中本地運行SSSP的調試輸出資訊，如下所示。Counters: 3 com.aliyun.odps.graph.local.COUNTER TASK_INPUT_BYTE=211 TASK_INPUT_RECORD=5 TASK_OUTPUT_BYTE=161 TASK_OUTPUT_RECORD=5 graph task finish
本地作業臨時目錄
每運行一次本地調試，都會在Eclipse工程目錄下建立一個臨時目錄。
本地啟動並執行Graph作業，臨時目錄包括以下幾個目錄和檔案：
- counters：存放作業啟動並執行一些計數資訊。
- inputs：存放作業的輸入資料，優先取自本地的warehouse，如果本地沒有，會通過MaxCompute SDK從服務端讀取（如果設定了odps.end.point），預設一個input唯讀10條資料，可以通過
-Dodps.mapred.local.record.limit參數進行修改，但是也不能超過1萬條記錄。 - outputs：存放作業的輸出資料，如果本地warehouse中存在輸出表，outputs中的結果資料在作業執行完後會覆蓋本地warehouse中對應的表。
- resources：存放作業使用的資源，與輸入類似，優先取自本地的warehouse，如果本地沒有，會通過MaxCompute SDK從服務端讀取（如果設定了odps.end.point）。
- job.xml：作業配置。
- superstep：存放每一輪迭代的持久化資訊。
說明 如果需要本地調試時輸出詳細日誌，需要在src目錄下放一個log4j的設定檔log4j.properties_odps_graph_cluster_debug。
叢集調試
通過本地的調試後，您即可提交作業到叢集進行測試。
操作步驟如下：
- 配置MaxCompute用戶端。
- 使用
add jar /path/work.jar -f;命令更新Jar包。 - 使用Jar命令運行作業，查看作業記錄和結果資料。
說明 叢集運行Graph的詳細介紹請參見編寫Graph。
效能調優
對效能有所影響的Graph Job配置項如下：
setSplitSize(long)：輸入表切分大小，單位MB，大於0，預設64。setNumWorkers(int)：設定作業Worker數量，範圍為[1，1000]，預設值為1。Worker數由作業輸入位元組數和splitSize決定。setWorkerCPU(int)：Map CPU資源，100為1CPU核，[50，800]之間，預設值為200。setWorkerMemory(int)：Map記憶體資源，單位MB，範圍為[256，12288]，預設值為4096。setMaxIteration(int)：設定最大迭代次數，預設為-1，小於或等於0時表示最大迭代次數不作為作業終止條件。setJobPriority(int)：設定作業優先順序，範圍為[0，9]，預設值為9，數值越大優先順序越小。
通常情況下的調優建議：
- 可以考慮使用
setNumWorkers方法增加Worker數目。 - 可以考慮使用
setSplitSize方法減少切分大小，提高作業載入資料速度。 - 加大Worker的CPU或記憶體。
- 設定最大迭代次數，如果有些應用結果精度要求不高，可以考慮減少迭代次數，儘快結束。
介面
setNumWorkers與setSplitSize配合使用，可以提高資料的載入速度。假設setNumWorkers為workerNum，setSplitSize為splitSize，總輸入位元組數為inputSize，則輸入被切分後的塊數splitNum=inputSize/splitSize。workerNum和splitNum之間的關係如下：
- 情況一：
splitNum=workerNum，每個Worker負責載入1個Split。 - 情況二：
splitNum>workerNum，每個Worker負責載入1個或多個Split。 - 情況三：
splitNum<workerNum，每個Worker負責載入0個或1一個Split。
因此，應調節workerNum和splitSize，在滿足前兩種情況時，資料載入比較快。迭代階段只需調節workerNum。如果設定runtime partitioning為False，則建議直接使用setSplitSize控制Worker數量，或者保證滿足前兩種情況。當出現第三種情況時，部分Worker上的切片會為0，可以在Jar命令前使用set odps.graph.split.size=<m>; set odps.graph.worker.num=<n>; 與setNumWorkers，和setSplitSize等效。
另外一種常見的效能問題為資料扭曲，反應到Counters就是某些Worker處理的點或邊數量遠超過其他Worker。資料扭曲的原因通常是某些Key對應的點、邊，或者訊息的數量遠超過其他Key，這些Key被分到少量的Worker處理，導致這些Worker已耗用時間較長。解決方案：
- 嘗試Combiner，將這些Key對應點的訊息進行本地彙總，減少訊息發生。
開發人員可定義Combiner以減少儲存訊息的記憶體和網路資料流量，縮短作業的執行時間。
- 改進商務邏輯。
資料量大時，讀取磁碟中的資料可能耗費一部分處理時間。減少需要讀取的資料位元組數可以提高總體的輸送量，提高作業效能。您可通過以下方法進行改進：
- 減少輸入資料量：對某些決策性質的應用，處理資料採樣後子集所得到的結果只可能影響結果的精度，而並不會影響整體的準確性，因此可以考慮先對資料進行特定採樣後再匯入輸入表中進行處理。
- 避免讀取用不到的欄位：MaxCompute Graph架構的TableInfo類支援讀取指定的列（以列名數組方式傳入），而非整個表或表分區，這樣也可以減少輸入的資料量，提高作業效能。
內建Jar包
以下Jar包會預設載入到運行Graph程式的JVM中，您不必上傳這些資源，也不必在命令列的
-libjars帶上這些Jar包。
- commons-codec-1.3.jar
- commons-io-2.0.1.jar
- commons-lang-2.5.jar
- commons-logging-1.0.4.jar
- commons-logging-api-1.0.4.jar
- guava-14.0.jar
- json.jar
- log4j-1.2.15.jar
- slf4j-api-1.4.3.jar
- slf4j-log4j12-1.4.3.jar
- xmlenc-0.52.jar
說明 在JVM的Classpath中，上述內建Jar包會位於您的Jar包之前，可能產生版本衝突。例如您的程式中使用了commons-codec-1.5.jar某個類的函數，但是這個函數不在commons-codec-1.3.jar中，這時如果1.3版本無法實現您的需求，則只能等待MaxCompute升級新版本。