开发者社区 > 大数据与机器学习 > 大数据开发治理DataWorks > 正文

DataWorks中如何创建和使用前置过滤器创建Python函数?

DataWorks中如何创建和使用前置过滤器创建Python函数?

展开
收起
真的很搞笑 2023-07-31 10:52:27 89 0
3 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 北京阿里云ACE会长

    在DataWorks中,您可以通过以下步骤来创建和使用前置过滤器创建Python函数:

    登录DataWorks控制台,在左侧导航栏中选择“数据开发”。

    在数据开发页面中,选择需要创建Python函数的项目,进入项目详情页面。

    在项目详情页面中,选择“函数计算”标签页。

    在“函数计算”页面中,选择“前置过滤器”选项卡。

    在前置过滤器页面中,可以看到已经创建的前置过滤器列表。如果您还没有创建前置过滤器,可以点击“新建前置过滤器”按钮创建一个新的前置过滤器。

    在创建前置过滤器的页面中,可以选择前置过滤器的名称、类型、所属函数等信息,并输入Python代码实现具体的过滤逻辑。

    创建完成后,保存前置过滤器并部署到函数计算服务。

    2023-07-31 23:53:08
    赞同 展开评论 打赏
  • 在阿里云DataWorks中,您可以通过以下步骤来创建和使用前置过滤器(Preprocessor)创建Python函数:

    1. 登录到阿里云控制台,并打开DataWorks产品页面。
    2. 在DataWorks产品页面左侧的导航栏中,选择"智能开发"选项。
    3. 在智能开发页面左侧的导航栏中,选择"数据研发"选项。
    4. 在数据研发页面中,找到您要创建Python函数的项目和工作空间。
    5. 在工作空间中,找到目标数据表并右键点击,然后选择"创建脚本"。
    6. 在创建脚本对话框中,选择"PyODPS"选项,并设置脚本名称和路径。
    7. 在脚本编辑器中,编写您的Python函数代码。
    8. 使用前置过滤器,您需要引入import odpsfrom odps import Preprocessor语句,并根据需求定义前置过滤器函数。
    9. 使用@Preprocessor装饰器将前置过滤器函数应用于特定的输入表,例如@Preprocessor("input_table")
    10. 完成Python函数的编写后,保存脚本。

    完成上述步骤后,您就成功创建了一个包含前置过滤器的Python函数。该函数可以在DataWorks中的任务中被调用,以实现数据的预处理和过滤。

    请注意,前置过滤器函数的编写和使用需要遵循Python语法和DataWorks的规范。确保您具备足够的Python编程知识,并根据实际需求来编写和配置前置过滤器函数。

    如果需要更详细的操作指导或遇到问题,建议参考阿里云官方文档中关于DataWorks和PyODPS的相关内容,或联系阿里云技术支持,以获取准确和最新的指导。

    2023-07-31 11:40:37
    赞同 展开评论 打赏
  • 进入数据服务页面。登录DataWorks控制台。在左侧导航栏,单击工作空间列表。选择工作空间所在地域后,单击相应工作空间后的进入数据服务。在服务开发页面,鼠标悬停至image.png
    图标,单击函数 > 新建Python函数。您也可以打开相应的业务流程,右键单击函数,选择新建 > 新建Python函数。在新建Python函数对话框中,配置各项参数。image.png
    参数 描述
    函数名称 自定义函数的名称,不得超过256个字符。
    函数模板 仅支持Python3 Standard v1模板。
    运行环境 仅支持Python 3.0。
    函数描述 对函数进行简单描述,不得超过512个字符。
    目标文件夹 存放函数的目录。单击确认。在函数的编辑页面,配置函数。在编辑代码区域,输入函数的代码。在环境配置区域,设置内存和超时时间。单击工具栏中的image.png
    图标。
    https://help.aliyun.com/document_detail/175239.html,此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

    2023-07-31 10:58:53
    赞同 展开评论 打赏

DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎,为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。

相关产品

  • 大数据开发治理平台 DataWorks
  • 相关电子书

    更多
    From Python Scikit-Learn to Sc 立即下载
    Data Pre-Processing in Python: 立即下载
    双剑合璧-Python和大数据计算平台的结合 立即下载