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十分耕耘，一定会有一分收获！楼主看看这个： 使用限制 PyODPS节点获取本地处理的数据不能超过50 MB，节点运行时占用内存不能超过1 GB，否则节点任务会被系统中止。请避免在PyODPS任务中写额外的Python数据处理代码。 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IDE进行代码开发。 在DataWorks上使用PyODPS时，为了防止对DataWorks的Gate Way造成压力，对内存和CPU都有限制，该限制由DataWorks统一管理。如果您发现有Got killed报错，即表明内存使用超限，进程被中止。因此，请尽量避免本地的数据操作。通过PyODPS发起的SQL和DataFrame任务（除to_pandas外）不受此限制。 由于缺少matplotlib等包，如下功能可能受限： DataFrame的plot函数。 DataFrame自定义函数需要提交到MaxCompute执行。由于Python沙箱限制，第三方库只支持所有的纯粹Python库以及Numpy，因此不能直接使用Pandas。 DataWorks中执行的非自定义函数代码可以使用平台预装的Numpy和Pandas。不支持其他带有二进制代码的三方包。 由于兼容性原因，在DataWorks中，options.tunnel.use_instance_tunnel默认设置为False。如果需要全局开启instance tunnel，需要手动将该值设置为True。 由于实现的原因，Python的atexit包不被支持，请使用try-finally结构实现相关功能。 ODPS入口 DataWorks的PyODPS节点中，将会包含一个全局变量odps或者o，即为ODPS入口。您不需要手动定义ODPS入口。 print(o.exist_table('pyodps_iris'))
2022-10-27 12:11:27赞同 展开评论 打赏 -
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试一下这样操作呢 https://help.aliyun.com/document_detail/90444.html（此答案整理自MaxCompute开发者社区2群）
2022-10-02 09:57:17赞同 展开评论 打赏
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