DataWorks创建ODPS Spark节点创建Python资源？

在DataWorks中，可以通过创建ODPS Spark节点的方式来使用Python资源。以下是创建ODPS Spark节点使用Python资源的步骤：

在DataWorks的项目中，选择“数据开发”菜单，进入数据开发页面。

在数据开发页面中，选择要创建ODPS Spark节点的工作空间，并单击“新建”按钮，选择“ODPS Spark节点”。

在ODPS Spark节点的配置页面中，输入节点的名称和描述信息，并选择“Python”作为节点的语言类型。

在节点的代码编辑器中，编写Python代码，并使用addPyFile()函数加载Python资源。例如：

scheme
Copy
from pyspark import SparkContext, SparkConf

sc = SparkContext(conf=SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("yarn"))

sc.addPyFile("oss://mybucket/mypackage/mymodule.py")

import mymodule

data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = data.map(lambda x: mymodule.myfunction(x)).collect()

for r in result:
print(r)

sc.stop()
在上面的代码中，使用addPyFile()函数加载了Python资源，并在代码中引用了该资源。需要注意的是，加载的Python资源必须是存储在OSS上的文件，可以使用OSS路径来指定资源文件的路径。

要在DataWorks中创建ODPS Spark节点并使用Python资源，可以按照以下步骤进行操作：

1. 登录到阿里云DataWorks控制台。

2. 在项目列表中选择您的项目，并进入项目页面。

3. 在左侧导航栏中，单击"工作空间"，然后选择一个工作空间。

4. 在工作空间页面，单击"数据开发"选项卡，然后单击"创建"按钮，选择"ODPS Spark"。

5. 在"创建任务"对话框中，填写相关信息，包括名称、描述等。

6. 在"配置"选项卡中，你可以设置节点的资源和参数。在这里需要配置Python资源。

7. 单击"高级配置"，展开高级配置选项。

8. 在"资源"部分，将"PySpark.python"属性设置为你所需的Python版本（例如python3）。

9. 可以继续配置其他参数，如"Driver Memory"和"Executor Memory"等。

10. 完成配置后，单击"确定"按钮创建节点。

11. 现在，你可以在节点编辑器中编写Python代码并执行任务了。

请注意，确保在DataWorks环境中已经正确安装了所需的Python库或模块。如果需要安装额外的库，可以在节点中使用以下命令进行安装：

!pip install <package_name>

以上是在DataWorks中创建ODPS Spark节点并使用Python资源的一般步骤。具体步骤可能会根据您的实际情况而有所不同。

要在DataWorks中创建ODPS Spark节点并创建Python资源，可以按照以下步骤进行操作：

打开DataWorks，并选择要创建节点的项目。 在项目中选择创建节点，然后选择ODPS Spark节点类型。 在节点配置页面中，选择要使用的ODPS实例和数据源。确保您已经创建了ODPS实例和数据源，并将它们与DataWorks进行关联。 在节点配置页面中，选择“Python资源”选项卡。 在Python资源选项卡中，您可以上传Python库文件或指定Python代码。如果您的Python代码依赖于其他库，您也可以将这些库文件一并上传。 确认Python资源的配置。在上传完库文件或指定完Python代码后，您可以预览节点配置，并检查是否需要添加其他参数或配置。 创建节点。完成配置后，您可以创建节点并启动任务。在任务执行期间，您可以在任务监控界面查看节点的执行情况和任务进度。 请注意，为了使节点能够正确运行，您需要确保上传的Python库文件和代码能够与您所使用的ODPS Spark环境兼容。此外，您还需要根据您的实际需求配置其他参数，例如数据源、任务调度等。

希望这些步骤能够帮助您在DataWorks中创建ODPS Spark节点并创建Python资源。如果您有任何进一步的问题或需要更多帮助，请随时联系我。

在数据开发页面，鼠标悬停至图标，单击MaxCompute > 资源 > Python。您也可以找到相应的业务流程，右键单击MaxCompute，选择新建 > 资源 > Python。在新建资源对话框中，输入资源名称，并选择目标文件夹。说明如果绑定多个实例，则需要选择MaxCompute引擎实例。资源名称只能包含中文、字母、数字、点、下划线（_）、减号（-），且必须加后缀名.py。创建的Python资源仅支持Python 2.x和Python 3.x版本的Python代码。单击新建。在节点的编辑页面，输入Python代码。代码示例如下，仅进行校检数值判断，非数据业务处理逻辑。# -- coding: utf-8 --import sysfrom pyspark.sql import SparkSessiontry:# for python 2reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')except:# python 3 not neededpassif name == 'main':spark = SparkSession.builder.appName("spark sql").config("spark.sql.broadcastTimeout", 20 * 60).config("spark.sql.crossJoin.enabled", True).config("odps.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict").config("spark.sql.catalogImplementation", "odps").getOrCreate()def is_number(s):try:float(s)return Trueexcept ValueError:passtry:import unicodedataunicodedata.numeric(s)return Trueexcept (TypeError, ValueError):passreturn Falseprint(is_numb https://help.aliyun.com/document_detail/137513.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”