PyODPS节点实现避免将数据下载到本地

PyODPS提供了多种方便下载数据到本地的方法。因此，在设备允许的情况下，可以把数据下载到本地处理，然后再上传至MaxCompute。但是这种操作非常低效，数据下载到本地进行处理，无法使用MaxCompute的大规模并行能力。当数据量大于10 MB时，不建议进行本地数据处理。常见的将数据下载到本地的操作如下：

• Head、Tail和To_pandas方法的调用。通常，可以调用head、tail方法返回少量数据进行数据探查，当数据量较大时，建议调用Persist方法，将数据直接保存在MaxCompute表中。详情请参见执行。

• 在表或SQL实例上直接执行Open_reader方法获取表数据。当数据量大时，建议使用PyODPS DataFrame（从MaxCompute表创建）和MaxCompute SQL来处理数据，以替代本地数据处理这种比较低效的方式。

将一份JSON串数据按Key-Value对展开成一行，示例代码如下。

• 本地测试，通过head()方法返回少量数据进行测试。

  In [12]: df.head(2)
                 json
  0  {"a": 1, "b": 2}
  1  {"c": 4, "b": 3}
  
  In [14]: from odps.df import output
  
  In [16]: @output(['k', 'v'], ['string', 'int'])
      ...: def h(row):
      ...:     import json
      ...:     for k, v in json.loads(row.json).items():
      ...:         yield k, v
      ...:   
  
  In [21]: df.apply(h, axis=1).head(4)
  
     k  v
  0  a  1
  1  b  2
  2  c  4
  3  b  3

• 线上生产，通过persist()方法将结果存回MaxCompute表。

  In [14]: from odps.df import output
  
  In [16]: @output(['k', 'v'], ['string', 'int'])
      ...: def h(row):
      ...:     import json
      ...:     for k, v in json.loads(row.json).items():
      ...:         yield k, v
      ...:   
  
  In [21]: df.apply(h, axis=1).persist('my_table')