MaxCompute UDF（Python）常见问题_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

本文为您介绍使用Python语言编写的MaxCompute UDF的常见问题。

类或资源问题

调用MaxCompute UDF运行代码时的常见类或资源问题如下：

问题现象一：运行报错描述为function 'xxx' cannot be resolved。
- 产生原因：
  - 原因一：调用MaxCompute UDF运行代码时，所处的项目不正确。即MaxCompute UDF不在MaxCompute项目中。例如MaxCompute UDF注册到了开发项目，但却在生产项目执行调用操作。
  - 原因二：MaxCompute UDF的类不正确或资源不正确。
  - 原因三：MaxCompute UDF依赖的资源类型不正确。例如PY文件，资源类型是PY，但MaxCompute UDF代码中get_cache_file需要的类型是FILE。
  - 原因四：MaxCompute UDF依赖的资源不是最新的。当您通过DataWorks上传MaxCompute资源时，从DataWorks同步至MaxCompute会存在延时情况，非最新资源。
  - 原因五：Python环境版本不正确。MaxCompute默认采用Python 2运行作业，当Python代码中存在非ASCII编码字符时，运行会报错。
- 解决措施：
  - 原因一的解决措施：在报错的项目下通过MaxCompute客户端执行list functions;命令，确保MaxCompute UDF是真实存在的。
  - 原因二的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc function <function_name>;命令，检查输出结果中的Class及Resources的正确性。
    如果不正确，需要执行create function <function_name> as <'package_to_class'> using <'resource_list'>;命令重新注册函数，其中package_to_class为Python脚本名.类名，resource_list为MaxCompute中需要引用的所有文件资源、表资源、压缩包资源或第三方包。
    更多注册函数操作，请参见注册函数。
  - 原因三的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc resource <resource_name>;命令，检查输出结果中的Type的正确性。如果资源类型不正确，可执行add <file_type> <file_name>;重新添加资源。
    - 如果MaxCompute UDF代码中的引用资源方式为get_cache_file，表明引用的是文件资源，资源类型必须为FILE。
    - 如果MaxCompute UDF代码中的引用资源方式为get_cache_table，表明引用的是表资源，资源类型必须为TABLE。
    - 如果MaxCompute UDF代码中的引用资源方式为get_cache_archive，表明引用的是压缩包资源，资源类型必须为ARCHIVE。
    更多上传资源操作，请参见添加资源。
  - 原因四的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc resource <resource_name>;命令，检查输出结果中的LastModifiedTime，确保为最近一次变更的时间。
  - 原因五的解决措施：在Python代码头部增加#coding:utf-8或# -*- coding: utf-8 -*-编码声明，或在调用MaxCompute UDF的SQL语句前增加set odps.sql.python.version=cp37;与SQL语句一起提交，在Python 3环境下运行作业。
问题现象二：MaxCompute UDF中使用get_cache_archive('xxx.zip')时，运行报错描述为IOError: Download resource: xxx.zip failed、odps.distcache.DistributedCacheError或fuxi job failed: Download resource failed: xxx.zip。
- 产生原因：
  - 原因一：压缩包资源不存在。注册MaxCompute UDF时未同步指定压缩包资源。
  - 原因二：压缩包资源类型不正确，非ARCHIVE。
  - 原因三：压缩包资源名及后缀格式与实际资源包名或后缀格式不一致。例如压缩包资源名及后缀为xxx.zip，但实际上传的文件是xxx.tar.gz，此时会按ZIP格式解压，导致解压失败报错。
  - 原因四：同一个作业中有两个UDF依赖了不同项目下的同名资源。
- 解决措施：
  - 原因一的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc function <function_name>;命令，检查输出结果中的Resources是否包含报错信息中的压缩资源包。
    如果不存在，可执行create function <function_name> as <'package_to_class'> using <'resource_list'>;命令重新注册函数，并在resource_list中加上缺失的压缩包资源。
    更多注册函数操作，请参见注册函数。
  - 原因二的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc resource <resource_name>;命令，检查输出结果中的Type是否为ARCHIVE。
    如果不是ARCHIVE类型，可执行add archive <file_name>;命令重新上传资源。
    更多上传资源操作，请参见添加资源。
  - 原因三的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc function <function_name>;命令，检查输出结果中的Resources中的压缩包资源名及后缀是否与实际文件名、后缀一致。
    如果不一致，可执行add archive <file_name>;命令重新上传资源，file_name必须与实际压缩包资源名及后缀保持一致。
  - 原因四的解决措施：排查作业依赖的所有UDF（包括视图中依赖的UDF），检查UDF所属项目和对应资源的名称。如果不同项目下存在同名资源，建议修改依赖的UDF或资源名称。
问题现象三：MaxCompute UDF中使用get_cache_table(table_name)时，运行报错描述为odps.distcache.DistributedCacheError: Table resource "xxx_table_name" not found。
- 产生原因：
  - 原因一：表资源不存在。注册MaxCompute UDF时未同步指定表资源。
  - 原因二：表资源类型不正确，非TABLE。
- 解决措施：
  - 原因一的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc function <function_name>;命令，检查输出结果中的Resources是否包含报错信息中的表资源。
    如果不存在，可执行create function <function_name> as <'package_to_class'> using <'resource_list'>;命令重新注册函数，并在resource_list中加上缺失的表资源。
    更多注册函数操作，请参见注册函数。
  - 原因二的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc resource <resource_name>;命令，检查输出结果中的Type是否为TABLE。
    如果不是TABLE类型，可执行add table <table_name>;命令重新上传表资源。
    更多上传资源操作，请参见添加资源。
问题现象四：MaxCompute UDF引用第三方包时，运行报错描述为ImportError: No module named 'xxx'。
- 产生原因：
  - 原因一：第三方包的资源类型不正确，非ARCHIVE。
  - 原因二：注册MaxCompute UDF时，未同步指定第三方包。
  - 原因三：MaxCompute UDF代码中未添加第三方包路径。
  - 原因四：第三方包为WHEEL包，但后缀不正确。您需要根据Python环境版本下载对应的WHEEL文件。
  - 原因五：第三方包不是WHEEL包，且非纯Python包，但包中存在setup.py文件。
  - 原因六：MaxCompute UDF对应的PY文件名称与需要引用的第三方模块的名称冲突。例如MaxCompute UDF对应的Python文件是A.py，import A时默认会导入A.py而不是三方包里的模块。
- 解决措施：
  - 原因一的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc resource <resource_name>;命令，检查输出结果中的Type是否为ARCHIVE。
    如果不是ARCHIVE类型，可执行add archive <file_name>;命令重新上传资源。
    更多上传资源操作，请参见添加资源。
  - 原因二的解决措施：通过MaxCompute客户端执行desc function <function_name>;命令，检查输出结果中的Resources是否包含第三方包。
    如果不包含，可执行create function <function_name> as <'package_to_class'> using <'resource_list'>;命令重新注册函数，并在resource_list中加上第三方包。
    更多注册函数操作，请参见注册函数。
  - 原因三的解决措施：检查MaxCompute UDF代码中是否添加了第三方包路径，即是否配置了sys.path.insert(0, 'work/第三方包路径')。假设模块名称为A，对应Python文件为A.py，确定其资源包路径及在代码中添加路径的方法如下：
    - 假设PY文件位于文件夹resource_dir中，如果将文件夹resource_dir直接压缩为resource-of-A.zip，sys.path.insert中填写的路径为work/resource-of-A.zip/resource_dir/。
    - 假设PY文件位于文件夹resource_dir中，如果将文件夹resource_dir内的所有文件压缩为resource-of-A.zip，sys.path.insert中填写的路径为work/resource-of-A.zip/。
    - 假设PY文件位于文件夹resource_dir/path1/path2中，如果将文件夹resource_dir内的所有文件压缩为resource-of-A.zip，sys.path.insert中填写的路径为work/resource-of-A.zip/path1/path2/。
    说明
    ARCHIVE资源默认放在MaxCompute UDF执行路径的相对路径./work/中。
  - 原因四的解决措施：Python 2和Python 3环境对应的WHEEL文件不相同，Python 2要求WHEEL文件名称中包含cp27-cp27m-manylinux1_x86_64，Python 3要求WHEEL文件名称中包含cp37-cp37m-manylinux1_x86_64，请下载合适的WHEEL文件。下载的WHEEL文件可以直接修改后缀为.zip，不需要对WHEEL文件再次打包生成ZIP文件。
  - 原因五的解决措施：需要先在与MaxCompute兼容的环境下将setup.py编译生成WHEEL包，然后再执行上传资源及注册函数操作。更多编译第三方包信息，请参见使用需要编译的第三方包。
  - 原因六的解决措施：修改MaxCompute UDF对应的Python文件名称。
问题现象五：MaxCompute UDF引用Python 3的标准库时，运行报错描述为ImportError: No module named enum。
- 产生原因：MaxCompute项目未开启Python 3，默认使用Python 2环境运行MaxCompute UDF，无法识别Python 3的标准库。
- 解决措施：在调用MaxCompute UDF的SQL语句前增加set odps.sql.python.version=cp37;与SQL语句一起提交执行。
问题现象六：运行报错描述为ModuleNotFoundError: No module named 'six'。
- 产生原因：Python UDF引入第三方包时，没有将包的路径加入到sys.path中，导致第三方包无法正常导入。
- 解决措施：请参见在MaxCompute UDF中运行Scipy，将include_package_path('six.zip')修改为sys.path.insert(0, 'work/six.zip')。
问题现象七：运行报错描述为failed to get Udf info from xxx.py。
- 产生原因：编写的UDTF或UDAF代码中，基类的导入写法不正确。例如import odps.udf.BaseUDTF或import odps.udf.BaseUDAF。
- 解决措施：修改为from odps.udf import BaseUDTF或from odps.udf import BaseUDAF。

性能问题

问题现象：运行报错描述为kInstanceMonitorTimeout。
产生原因：MaxCompute UDF处理时间过长导致超时。默认情况下UDF处理数据的时间有限制，在处理一批（通常情况下为1024条）记录时，必须在1800秒内处理完。这个时间限制并不是针对Worker的总运行时间，而是处理一小批记录的时间。通常情况下SQL处理数据的速率超过了万条/秒，该限制只是为了防止MaxCompute UDF中出现死循环，导致长时间占用CPU资源的情况。

解决措施：

在MaxCompute UDF代码中增加日志，用于检查代码中是否有死循环问题，或者可以在日志里打印时间信息来检查MaxCompute UDF处理单条数据的时长是否符合预期。代码中需要增加如下打印日志相关信息，作业运行成功后，您可以在Logview的StdOut中获取到日志信息。
- Python 2环境
```
sys.stdout.write('your log')
sys.stdout.flush()
```
- Python 3环境
```
print('your log', flush=True)
```

如果实际计算量很大，MaxCompute UDF预计的运行时间很长，您可以通过调整如下参数避免超时报错。

参数	说明
`set odps.function.timeout=xxx;`	调整UDF运行超时时长。默认值为1800s。可根据实际情况酌情调大。取值范围为1s~3600s。
`set odps.sql.executionengine.batch.rowcount=xxx;`	调整MaxCompute一次处理的数据行数。默认值为1024行。可根据实际情况酌情调小。

网络问题

问题现象：调用MaxCompute UDF访问外网时，代码运行会报错。
产生原因：MaxCompute UDF不支持访问外网。
解决措施：请根据业务情况填写并提交网络连接申请表单，MaxCompute技术支持团队会及时联系您完成网络开通操作。表单填写指导，请参见网络开通流程。

沙箱问题

问题现象：运行报错描述为RuntimeError: xxx has been blocked by sandbox。
产生原因：Python UDF中的某些函数调用被沙箱阻断了。
解决措施：
- 在调用Python UDF的SQL语句前，增加set odps.isolation.session.enable=true; 设置，与SQL语句一起提交执行。
- 使用Python 3 UDF，默认会设置set odps.isolation.session.enable=true; 。

编码问题

调用MaxCompute UDF运行代码时的常见编码问题如下：

问题现象一：运行报错描述为 SyntaxError: Non-ASCII character '\xe8' in file xxx. on line yyy。
- 产生原因：MaxCompute UDF对应的Python文件中存在非ASCII编码字符，且运行在Python 2环境中。
- 解决措施：
  - 在调用MaxCompute UDF的SQL语句前增加set odps.sql.python.version=cp37;与SQL语句一起提交，在Python 3环境下运行作业。
  - 将Python 2的默认解析器编码方式修改为UTF-8，即在Python文件开头添加如下语句。
```
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
```
问题现象二：调用Python 2 UDF时，运行报错描述为UnicodeEncodeError: 'ascii' code can't encode characters in position x-y: ordinal not in range(128)。
- 产生原因：函数签名中返回值类型是STRING，但MaxCompute UDF返回UNICODE类型的Python对象，假设对象名为ret。MaxCompute默认会将返回值ret按照ASCII编码格式转换为STR类型，返回str(ret)。当ret本身在ASCII编码范围内时，可以成功转换为STR类型，但如果ret不在ASCII编码范围内时，转换会失败并返回报错。
- 解决措施：在Python代码的evaluate方法中增加如下语句。
```
return ret.encode('utf-8')
```
问题现象三：调用Python 3 UDF时，运行报错描述为UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte xxx in position xxx: invalid continuation byte。
- 产生原因：函数签名中输入参数类型是STRING，但是调用Python 3 UDF时输入的字符串不能按照UTF-8解码为STR类型的Python对象。
- 解决措施：
  - 避免向MaxCompute表中写入非UTF-8编码的字符串。
    例如，Python 2 UDF返回的Python对象是按GBK编码的STR，可以正常写入MaxCompute表中，但无法被Python 3 UDF读取，Python 2 UDF返回数据时建议转为UTF-8编码后再返回，例如返回ret.decode('gbk').encode('utf-8')。
  - 在SQL语句中使用内建函数is_encoding提前过滤掉非UTF-8编码的数据。代码示例如下。
```
select py_udf(input_col) from example_table where is_encoding(input_col, 'utf-8', 'utf-8') = true;
```
  - 将Python代码中的函数签名输入参数类型修改为BINARY，并在SQL语句中将STRING类型列转换为BINARY类型作为Python 3 UDF入参。代码示例如下。
```
select py_udf(cast(input_col as binary)) from example_table;
```

函数签名问题

调用MaxCompute UDF运行代码时的常见函数签名问题如下：

问题现象一：运行报错描述为resolve annotation of class xxx for UDTF/UDF/UDAF yyy contains invalid content '<EOF>'。
- 产生原因：MaxCompute UDF的输入或输出参数为复杂数据类型，但函数签名不合法。
- 解决方案：修改函数签名中的复杂数据类型写法，确保为合法的函数签名。更多函数签名信息，请参见函数签名及数据类型。
问题现象二：运行报错描述为TypeError: expected <class 'xxx'> but <class 'yyy'> found, value:zzz。
- 产生原因：函数签名指定的返回值类型与MaxCompute UDF代码实际返回的数据类型不一致。
- 解决措施：确认期望返回结果，修改函数签名或MaxCompute UDF代码，确保二者数据类型一致。
问题现象三：运行报错描述为Semantic analysis exception - evaluate function in class xxx.yyy for user defined function zz does not match annotation ***->***。
- 产生原因：函数签名中指定的入参个数与MaxCompute UDF代码中对应方法的入参个数不一致。
- 解决措施：确认实际入参个数，修改函数签名或MaxCompute UDF代码，确保二者入参个数一致。

第三方包问题

问题现象：运行报错描述为GLIBCXX_x.x.x not found。
产生原因：报错的so链接库文件依赖的GLIBCXX版本高于MaxCompute本身支持的版本。GLIBC、CXXABI同理。
解决措施：使用兼容的WHEEL包或在兼容的环境中重新编译so链接库文件。MaxCompute支持的二进制可执行文件或so链接库文件依赖的最大版本如下。
```
GLIBC <= 2.17
CXXABI <= 1.3.8
GLIBCXX <= 3.4.19
GCC <= 4.2.0
```

UDTF相关问题

问题现象：运行报错描述为Semantic analysis exception - expect 2 aliases but have 0。
产生原因：Python UDTF代码中没有指定输出列名。
解决措施：您可以在调用Python UDTF的SELECT语句中通过as子句给出列名。命令示例如下。
```
select my_udtf(col0, col1) as (ret_col0, ret_col1, ret_col2) from tmp1;
```

UDAF相关问题

问题现象一：运行报错描述为Script exception - ValueError: unmarshallable object。
- 产生原因：Python UDAF代码中的buffer不是Marshal对象。
- 解决措施：为buffer赋值时，需要确保值为Marshal对象。假设Python UDAF中要使用两个buffer，类型分别为LIST和DICT，则new_buffer方法中应该写为return [list(), dict()]。在iterate/merge/terminate方法中使用buffer/pbuffer时，LIST类型的buffer对应 buffer[0]/pbuffer[0]，DICT类型的buffer对应buffer[1]/pbuffer[1]。如果buffer的元素为LIST或DICT，这些元素也必须是Marshal对象。
问题现象二：运行报错描述为Python UDAF buffer size overflowed: 2821486749。
- 产生原因：Python UDAF中的buffer经过Marshal处理后的大小超过2 GB，用户使用buffer的方式有误，buffer的大小不应该随数据量递增。
- 解决措施：重新设计Python UDAF的逻辑，buffer的大小不应该随数据量递增。例如声明了一个buffer是list，iterate和merge阶段不能一直往buffer里增加数据。更多Python UDAF信息，请参见UDAF概述。