云原生大数据计算服务 MaxCompute：PyODPS的Sequence及执行操作

操作步骤

1. 创建表并导入数据。

   1. 下载鸢尾花数据集iris.data，重命名为iris.csv。

   2. 创建表pyodps_iris并上传数据集iris.csv。操作方法请参见建表并上传数据。

      建表语句如下。

      CREATE TABLE if not exists pyodps_iris
      (
      sepallength  DOUBLE comment '片长度(cm)',
      sepalwidth   DOUBLE comment '片宽度(cm)',
      petallength  DOUBLE comment '瓣长度(cm)',
      petalwidth   DOUBLE comment '瓣宽度(cm)',
      name         STRING comment '种类'
      );

2. 登录DataWorks控制台。

3. 在左侧导航栏单击工作空间。

4. 单击目标工作空间操作列的快速进入 > 数据开发。

5. 在数据开发页面，右键单击已经创建的业务流程，选择新建节点 > MaxCompute > PyODPS 2。

6. 在新建节点对话框，输入节点名称，并单击确认。

7. 进入PyODPS节点编辑框，输入如下示例代码。

   from odps import DataFrame
   iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))
   
   #获取列。
   print iris.sepallength.head(5)
   
   print iris['sepallength'].head(5)
   
   #查看列的类型。
   print iris.sepallength.dtype
   
   #修改列的类型。
   iris.sepallength.astype('int')
   
   #计算。
   print iris.groupby('name').sepallength.max().head(5)
   
   print iris.sepallength.max()
   
   #重命名列。
   print iris.sepalwidth.rename('speal_width').head(5)
   
   #简单的列变化。
   print (iris.sepallength + iris.sepalwidth).rename('sum_sepal').head(5)

8. 单击运行。

9. 在运行日志中查看结果。

   结果如下。

   Executing user script with PyODPS 0.8.0
   Try to fetch data from tunnel
   
      sepallength
   0          4.9
   1          4.7
   2          4.6
   3          5.0
   4          5.4
   Try to fetch data from tunnel
      sepallength
   0          4.9
   1          4.7
   2          4.6
   3          5.0
   4          5.4
   FLOAT64
   Sql compiled:
   CREATE TABLE tmp_pyodps_ed78e3ba_f13c_4a49_812d_2790d57c25dd LIFECYCLE 1 AS
   SELECT MAX(t1.`sepallength`) AS `sepallength_max`
   FROM data_service_fr.`pyodps_iris` t1
   GROUP BY t1.`name`
   
      sepallength_max
   0              5.8
   1              7.0
   2              7.9
   Collection: ref_0
     odps.Table
       name: data_service_fr.`pyodps_iris`
       schema:
         sepallength           : double      # 片长度(cm)
         sepalwidth            : double      # 片宽度(cm)
         petallength           : double      # 瓣长度(cm)
         petalwidth            : double      # 瓣宽度(cm)
         name                  : string      # 种类
   max = Max[float64]
     sepallength = Column[sequence(float64)] 'sepallength' from collection ref_0
   Try to fetch data from tunnel
      speal_width
   0          3.0
   1          3.2
   2          3.1
   3          3.6
   4          3.9
   Sql compiled:
   CREATE TABLE tmp_pyodps_28120275_8d0f_4683_8318_302fa21459ac LIFECYCLE 1 AS
   SELECT t1.`sepallength` + t1.`sepalwidth` AS `sum_sepal`
   FROM data_service_fr.`pyodps_iris` t1
   
      sum_sepal
   0        7.9
   1        7.9
   2        7.7
   3        8.6
   4        9.3
   2019-08-13 10:48:13 INFO =================================================================
   2019-08-13 10:48:13 INFO Exit code of the Shell command 0
   2019-08-13 10:48:13 INFO --- Invocation of Shell command completed ---
   2019-08-13 10:48:13 INFO Shell run successfully!

10. 按照如上方法，新建并运行Pyodps节点PyExecute。

    PyExecute节点示例代码如下。

    from odps import options
    from odps import DataFrame
    
    #查看运行时的instance的logview。
    options.verbose = True
    iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))
    iris[iris.sepallength < 5].exclude('sepallength')[:5].execute()
    
    my_logs = []
    def my_loggers(x):
        my_logs.append(x)
    
    options.verbose_log = my_loggers
    
    iris[iris.sepallength < 5].exclude('sepallength')[:5].execute()
    
    print(my_logs)
    
    #缓存中间Collection结果。
    cached = iris[iris.sepalwidth < 3.5].cache()
    print cached.head(3)
    
    #异步和并行执行。
    from odps.df import Delay
    delay = Delay() #创建Delay对象。
    df = iris[iris.sepalwidth < 5].cache()  #有一个共同的依赖。
    future1 = df.sepalwidth.sum().execute(delay=delay) #立即返回future对象，此时并没有执行。
    future2 = df.sepalwidth.mean().execute(delay=delay)
    future3 = df.sepalwidth.max().execute(delay=delay)
    
    delay.execute(n_parallel=3)
    
    print future1.result()
    print future2.result()
    print future3.result()

    运行结果如下。

    Executing user script with PyODPS 0.8.0
    Sql compiled:
    CREATE TABLE tmp_pyodps_4a204590_0510_4e9c_823b_5b837a437840 LIFECYCLE 1 AS
    SELECT t1.`sepalwidth`, t1.`petallength`, t1.`petalwidth`, t1.`name`
    FROM data_service_fr.`pyodps_iris` t1
    WHERE t1.`sepallength` < 5
    LIMIT 5
    Instance ID: 20190813025233386g04djssa
      Log view: http://logview.odps.aliyun.com/logview/XXX
    ['Sql compiled:', 'CREATE TABLE tmp_pyodps_03b92c55_8442_4e61_8978_656495487b8a LIFECYCLE 1 AS \nSELECT t1.`sepalwidth`, t1.`petallength`, t1.`petalwidth`, t1.`name` \nFROM data_service_fr.`pyodps_iris` t1 \nWHERE t1.`sepallength` < 5 \nLIMIT 5', 'Instance ID: 20190813025236282gcsna5pr2', u'  
    Log view: http://logview.odps.aliyun.com/logview/?h=http://service.odps.aliyun.com/api&XXX
    
       sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth         name
    0          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa
    1          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa
    2          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa
    
    454.6
    3.05100671141
    4.4
    2019-08-13 10:52:48 INFO =================================================================
    2019-08-13 10:52:48 INFO Exit code of the Shell command 0
    2019-08-13 10:52:48 INFO --- Invocation of Shell command completed ---
    2019-08-13 10:52:48 INFO Shell run successfully!
    2019-08-13 10:52:48 INFO Current task status: FINISH