在大数据计算MaxCompute中为什么资源中不可以引用表资源？

在大数据计算MaxCompute中引用表资源的步骤如下：

1. 前提条件准备：

   • 确保已安装并配置MaxCompute客户端^[1]。
   • 将需要引用的表添加为MaxCompute项目中的资源^[1]。

2. 开发UDF代码：

   • 编写Python UDF代码，使用odps.distcache.get_cache_table方法来获取表资源的内容。例如，下面的代码片段展示了如何遍历并返回表资源udf_test中的数据：

     from odps.udf import annotate
     from odps.distcache import get_cache_table
     
     @annotate('->string')
     class DistCacheTableExample(object):
         def __init__(self):
             self.records = list(get_cache_table('udf_test'))
             self.counter = 0
             self.ln = len(self.records)
     
         def evaluate(self):
             if self.counter > self.ln - 1:
                 return None
             ret = self.records[self.counter]
             self.counter += 1
             return str(ret)
     

   • 将上述代码保存为.py脚本文件，如table.py。

3. 上传资源与注册函数：

   • 使用MaxCompute客户端命令上传UDF脚本文件为资源：

     add py table.py;
     

   • 注册Python UDF，命令示例如下：

     create function table_udf as 'table.DistCacheTableExample' using 'table.py,udf_test';
     

     其中，table_udf是注册的函数名，table.DistCacheTableExample指定了UDF类所在的模块及类名，table.py和udf_test分别是脚本文件和表资源名。

通过以上步骤，可以在MaxCompute的UDF中成功引用表资源，并在后续的计算任务中调用该UDF以利用表资源中的数据。