大数据计算MaxCompute的udf是针对数据每行进行操作的，xgb需要对数据整体操作，该怎么改？

要解决MaxCompute的UDF针对数据每行操作，而XGBoost需要对数据整体操作的问题，您可以考虑以下几种方法：

使用自定义聚合函数（UDAF）：如果您的需求是聚合类的计算，可以使用MaxCompute提供的自定义聚合函数（UDAF）。UDAF允许您定义一个将多条输入记录聚合成一条输出值的函数，这与SQL中的Group By语句联用非常有效。
使用MapReduce模型：如果XGBoost的模型训练需要对整个数据集进行操作，您可能需要使用MapReduce模型来处理数据。在Map阶段，您可以使用UDF对每一行数据进行处理，然后在Reduce阶段将这些结果合并起来，形成一个完整的数据集提供给XGBoost模型进行训练。
预处理聚合：在将数据送入XGBoost之前，您可以先使用MaxCompute的内置函数或UDF进行必要的预处理和聚合，使得每一行数据都包含了模型训练所需的全部信息。这样，即使UDF是按行操作的，您也能够通过预处理得到适合XGBoost训练的数据集。
利用UDTF生成中间表：如果需要一次函数调用输出多行数据，可以使用自定义表值函数（UDTF）先生成一个中间表，然后对这个中间表应用XGBoost模型进行训练。
调整模型训练方式：根据XGBoost模型的特点，您可能需要调整模型的训练方式，使其能够适应基于行的数据处理。例如，可以尝试将模型训练过程分解为多个步骤，每个步骤处理一部分数据，最后再将结果合并。
使用外部计算引擎：如果MaxCompute的UDF无法满足需求，您也可以考虑将数据导出到支持XGBoost的其他计算平台上进行处理，例如Apache Spark或者直接在单机环境下使用XGBoost。
总的来说，在进行这些操作时，请确保您的UDF代码已经编译成Jar包并上传到MaxCompute中注册，以便在SQL中使用。同时，由于MaxCompute默认不支持通过自定义函数访问外网，如果需要下载XGBoost或其他外部依赖，请确保这些依赖已经被正确部署到MaxCompute的环境中。

xgboost确实比较特殊，需要在UDF里支持batch，这个目前还没有。此回答整理自钉群“MaxFrame官方用户支持群”