DataWorks把自己写的算法部署到dataworks上运行有什么方案吗？

在DataWorks上部署自己写的Python算法，可以采用以下几种方案：

1. 使用MaxCompute的PyODPS SDK：
   如果你的算法需要在MaxCompute环境中运行，你可以使用阿里云提供的PyODPS SDK。在这种情况下，你需要将依赖的Python包上传到MaxCompute，并在PyODPS脚本中引用这些包。

   • 将所有依赖的Python包打包成一个.zip文件。
   • 在DataWorks的数据开发项目中，创建一个新的资源并上传这个.zip文件。
   • 在编写PyODPS脚本时，使用add_file方法将.zip文件添加为资源，并使用importzip命令来导入包。

   示例代码：

   from odps import ODPS
   from odps.distcache import get_cache
   
   odps = ODPS('<your-access-id>', '<your-access-key>', '<your-project-name>', endpoint='<your-endpoint>')
   
   # 添加.zip文件作为资源
   odps.delete('my_package.zip', if_exists=True)  # 如果存在同名资源，先删除
   odps.upload_resource('local/path/to/your/package.zip', 'my_package.zip')
   
   with get_cache('my_package.zip') as cache:
       sys.path.append(cache.abspath)
       import your_package  # 导入你的包
   

2. 使用DataWorks的自定义节点功能：
   DataWorks提供了自定义节点的功能，允许用户编写和运行自己的Python脚本。在这种情况下，你需要确保DataWorks环境中已经安装了所有必要的Python包。

   • 如果DataWorks环境中已经预装了所需的Python包，可以直接在自定义节点中编写和运行你的算法。
   • 如果DataWorks环境中没有预装某些包，你可能需要联系DataWorks的管理员或者技术支持，请求他们为你安装所需的包。

3. 使用虚拟环境（如conda或venv）：
   如果你的Python环境依赖复杂，且DataWorks环境中无法直接安装所有包，你可以考虑使用虚拟环境（如conda或venv）来管理你的依赖。

   • 在本地创建一个包含所有依赖的虚拟环境。
   • 将虚拟环境中的site-packages目录打包成.zip文件。
   • 在DataWorks中创建一个新的资源并上传这个.zip文件。
   • 在自定义节点的Python脚本中，解压这个.zip文件并将解压后的路径添加到sys.path中。

如果你的算法依赖很多包，确实可能需要将这些包一个一个上传并正确配置。但是，通过合理地组织和打包你的依赖，可以简化这个过程。同时，也可以考虑优化你的依赖结构，减少不必要的包或者寻找能够替代多个小包的大包。

对的 三方包需要安装在独享调度资源组上 涉及引擎计算任务 还需要安装在引擎计算的机器上
https://help.aliyun.com/zh/dataworks/use-cases/use-a-pyodps-node-to-reference-a-third-party-package?spm=a2c4g.11186623.0.i6 ，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

在DataWorks上部署您自己写的Python算法，首先需要在DataWorks中创建一个Python脚本，用于实现您的自定义函数。您需要在脚本中定义一个函数，并确保该函数的输入和输出符合DataWorks UDF函数的要求。然后将Python脚本上传到DataWorks的资源库中。您可以在DataWorks控制台的“数据开发”页面中选择“资源管理”，然后点击“新建资源”按钮，选择“Python脚本”类型，填写名称和描述，然后上传您的Python脚本。

在上传完成后，您可以在DataWorks控制台的“数据开发”页面中选择您的项目，然后点击“函数计算”菜单，进入函数计算页面。点击“新建函数”按钮，填写函数名称、描述、输入输出参数等信息。完成这些步骤后，点击“保存”按钮，然后点击“发布”按钮，将函数发布到生产环境。

此外，DataWorks还提供了PyODPS节点，您可以在该节点中直接使用Python代码编写MaxCompute作业，并进行作业的周期性调度。这样，您就可以在DataWorks上运行您的Python算法了。