udf如何调试相关数据？

在阿里云DataWorks中，开发自定义函数（UDF）时，可以使用内置的UDF调试器或者使用具有调试功能的开发环境进行调试。

使用内置的UDF调试器调试UDF

1. 在DataWorks工作空间中找到要调试的UDF节点，进入节点开发界面。
2. 点击节点界面上方的“UDF调试开关”按钮，打开UDF调试器。
3. 在UDF调试器中输入调试数据，执行调试。
4. 调试结果会在UDF调试器中显示，可以查看并分析调试结果。

使用具有调试功能的开发环境调试UDF

1. 在本地开发环境中编写UDF代码，并使用具有调试功能的Python开发环境进行本地调试，例如PyCharm、VSCode等。
2. 在DataWorks工作空间中将开发好的UDF代码上传到对应的UDF节点中。
3. 开启UDF节点的调试模式，在节点的“节点参数配置”中添加“debug”参数并设置为”true”。
4. 提交节点任务，节点会自动进入调试状态。
5. 在本地Python开发环境中，利用调试器设置断点，将需要调试的数据输入到UDF中，执行UDF代码。
6. 在本地开发环境的调试器界面中，查看调试结果和执行路径，分析调试结果。

在DataWorks中调试UDF（用户自定义函数）可以通过以下步骤实现：

在数据开发中编写UDF代码 首先需要在DataWorks的数据开发模块中编写UDF代码。在编写UDF代码时，可以使用Java或Python等语言编写。

编写测试脚本 在编写UDF代码时，同时编写一个测试脚本，用于测试UDF的正确性。测试脚本可以使用DataWorks中的ODPS SQL节点或者DataWorks Studio中的Notebook进行编写。

配置测试数据 在测试脚本中，需要配置测试数据。可以使用DataWorks中的数据集、ODPS表或者本地文件作为测试数据。

调试UDF 在测试脚本中，调用UDF函数并传入测试数据，测试UDF的正确性。可以使用DataWorks Studio中的调试功能，逐行调试UDF代码，查看每一步的执行结果，快速定位问题。

查看调试结果 调试完成后，可以查看测试脚本的运行结果，检查UDF的正确性。如果UDF存在问题，可以根据调试结果进行修复。

需要注意的是，UDF调试时需要注意数据的规模和复杂度，避免因数据规模过大或者计算复杂度过高导致调试时间过长。同时，也需要注意代码的可维护性和可读性，避免因代码复杂度过高导致难以维护和调试。

UDAF的调试需要自己构造相关数据，并且使用warehouse来模拟MaxCompute的数据。warehouse下会保存相关表的Schema以及Data，然后编写相关测试的main函数。 初始化warehouse后，调用相关的UDAF进行测试。 https://help.aliyun.com/document_detail/107614.html此答案整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

UDF（User-Defined Function）是用户自定义函数的缩写，用于在MaxCompute（原名ODPS）中实现可自定义的MapReduce计算逻辑。调试UDF时，可以通过以下几种方式获取和查看相关数据：

1. 使用Debug模式：在MaxCompute的Console中创建Debug任务，可以在Debug构建界面配置输入和输出调试数据，并选择需要调试的UDF，然后运行任务并查看调试日志和结果。

2. 打印日志：在UDF代码中加入日志输出语句，输出函数内部的参数、中间结果或者异常信息等，然后在Console中查看日志。

3. 利用小数据测试：在本地开发环境中使用小数据进行测试，可以手动输入测试数据并查看输出结果，方便排查错误。

4. 使用断点调试：在MaxCompute Studio中，利用IDE的调试功能设置断点，可以在运行过程中暂停并查看中间结果或者控制代码的执行过程。