MaxFrame分布式技术架构及开发实践

核心特性

1. 兼容Pandas API
   MaxFrame提供与Pandas高度兼容的 API，支持GROUP BY、JOIN、Apply 等常用DataFrame操作，使得现有代码无需重构即可迁移至分布式环境。

   关键技术：

   1. 数据处理模式采用DataFrame分片处理机制，可支持PB级数据并行计算。

   2. 算子优化：兼容并分布式优化GROUP BY/JOIN/MERGE等高频算子。

2. 分布式资源调度
   基于MaxCompute弹性计算资源池，支持按需扩展计算节点，自动将任务拆分为并行子任务，显著提升大规模数据的处理效率。

3. 延迟执行与动态优化
   MaxFrame采用Lazy Evaluation模型，仅在调用execute()时触发实际计算。执行引擎自动优化任务计划（如分区裁剪），减少冗余数据扫描与网络传输。

4. 数据本地化计算
   MaxFrame直接对MaxCompute表数据进行读写，从而避免了将数据迁移至本地环境。同时，它结合了MaxCompute底层的列式存储与分布式缓存技术，以进一步加速计算性能。

   关键技术：使用数据读写模式。通过内部接口直读MaxCompute数据，降低数据传输网络开销及 IO 压力

5. 灵活的会话管理
   通过new_session()创建独立会话，隔离任务资源与配置（如项目空间、计算引擎版本），支持多任务并行执行。

   关键技术：动态内存分配机制，支持worker并行处理。

流程代码示例

import maxframe.dataframe as md
from maxframe import new_session
from odps import ODPS

o = ODPS(
    # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
    # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
    # 不建议直接使用AccessKey ID和 AccessKey Secret字符串。
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    project='<your project>',
    endpoint='https://service.cn-<region>.maxcompute.aliyun.com/api',
)

# 初始化会话  
session = new_session(o)

# 打印执行日志
print(session.get_logview_address())

# 读取 MaxCompute 表数据，示例数据为emp，测试时替换项目中已有表即可。
df = mf.read_odps_query("SELECT * FROM emp")  

# 执行分布式聚合  
result = df.groupby("deptno").agg(total_salary=('sal', 'sum')).execute()  

# 分页获取结果  
local_result = result.head(1000).fetch()  # 限制返回 1000 条  

print("聚合结果如下：")
print(local_result)

# 关闭会话  
session.destroy()

改造原则

• 接口修改：保持Pandas/XGBoost原生API调用方式。

• 资源适配：按需配置分布式参数。

• 数据本地化：优先在MaxCompute集群内部流转数据。

• 自定义 UDF：若部分接口不兼容，也采用自定义UDF方式实现。

数据准备

如果已有数据或不需要使用该测试数据，该步骤可忽略。

按照下方代码在已有MaxCompute项目中创建测试表并插入数据。

CREATE TABLE emp (
    empno    BIGINT COMMENT '员工编号',
    ename    STRING COMMENT '员工姓名',
    job      STRING COMMENT '工作岗位',
    mgr      BIGINT COMMENT '上级经理的员工编号',
    hiredate DATETIME COMMENT '入职日期',
    sal      DECIMAL(10, 2) COMMENT '薪水',
    comm     DECIMAL(10, 2) COMMENT '奖金/佣金',
    deptno   BIGINT COMMENT '部门编号'
)
COMMENT '员工信息表'
PARTITIONED BY (
    ds STRING COMMENT '数据分区，格式为 YYYYMMDD'
);

-- 插入数据。
INSERT OVERWRITE TABLE emp PARTITION (ds = '20251229')
SELECT * FROM (
    VALUES
        (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, CAST('1980-12-17 00:00:00' AS DATETIME), 800.00, NULL, 20),
        (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, CAST('1981-02-20 00:00:00' AS DATETIME), 1600.00, 300.00, 30),
        (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, CAST('1981-02-22 00:00:00' AS DATETIME), 1250.00, 500.00, 30),
        (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, CAST('1981-04-02 00:00:00' AS DATETIME), 2975.00, NULL, 20),
        (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, CAST('1981-09-28 00:00:00' AS DATETIME), 1250.00, 1400.00, 30),
        (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, CAST('1981-05-01 00:00:00' AS DATETIME), 2850.00, NULL, 30),
        (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, CAST('1981-06-09 00:00:00' AS DATETIME), 2450.00, NULL, 10),
        (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, CAST('1987-04-19 00:00:00' AS DATETIME), 3000.00, NULL, 20),
        (7839, 'KING', 'PRESIDENT', NULL, CAST('1981-11-17 00:00:00' AS DATETIME), 5000.00, NULL, 10),
        (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, CAST('1981-09-08 00:00:00' AS DATETIME), 1500.00, 0.00, 30),
        (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, CAST('1987-05-23 00:00:00' AS DATETIME), 1100.00, NULL, 20),
        (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, CAST('1981-12-03 00:00:00' AS DATETIME), 950.00, NULL, 30),
        (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, CAST('1981-12-03 00:00:00' AS DATETIME), 3000.00, NULL, 20),
        (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, CAST('1982-01-23 00:00:00' AS DATETIME), 1300.00, NULL, 10),
        (7948, 'JACCKA', 'CLERK', 7782, CAST('1981-04-12 00:00:00' AS DATETIME), 5000.00, NULL, 10),
        (7956, 'WELAN', 'CLERK', 7649, CAST('1982-07-20 00:00:00' AS DATETIME), 2450.00, NULL, 10),
        (7957, 'TEBAGE', 'CLERK', 7748, CAST('1982-12-30 00:00:00' AS DATETIME), 1300.00, NULL, 10)
) AS t (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS customer_behavior (
    user_id     BIGINT COMMENT '用户唯一标识',
    action      STRING COMMENT '用户行为: pv (浏览), fav (收藏), cart (加购)',
    age         BIGINT COMMENT '用户年龄',
    gender      BIGINT COMMENT '用户性别: 0-男性, 1-女性',
    price       DOUBLE COMMENT '商品价格',
    category    STRING COMMENT '商品类别',
    buy         BIGINT COMMENT '是否购买: 0-未购买, 1-已购买 (此为模型标签)'
)
COMMENT '客户行为日志表'
PARTITIONED BY (
    ds STRING COMMENT '数据分区, 格式 YYYYMMDD'
);

-- 插入测试
INSERT OVERWRITE TABLE customer_behavior PARTITION (ds = '20251221')
SELECT * FROM (
    VALUES
        -- 一些明确不购买的浏览行为
        (1001, 'pv', 25, 1, 35.50, 'Books', 0),
        (1002, 'pv', 42, 0, 4999.00, 'Electronics', 0),
        (1003, 'pv', 31, 1, 88.00, 'Groceries', 0),
        (1004, 'pv', 19, 0, 120.00, 'Clothing', 0),

        -- 收藏行为，部分可能转化，部分不转化
        (1005, 'fav', 28, 1, 299.00, 'Clothing', 0),
        (1006, 'fav', 35, 0, 8900.00, 'Electronics', 0),
        (1007, 'fav', 22, 1, 85.00, 'Books', 1),  -- 收藏后购买

        -- 加购行为，转化率更高
        (1008, 'cart', 26, 0, 250.00, 'Sports', 0), -- 加购后放弃
        (1009, 'cart', 45, 1, 1500.00, 'Home Goods', 1),
        (1010, 'cart', 33, 1, 55.00, 'Groceries', 1),
        (1011, 'cart', 29, 0, 6800.00, 'Electronics', 1),
        (1012, 'cart', 50, 0, 320.00, 'Home Goods', 1),
        (1013, 'cart', 21, 1, 450.00, 'Clothing', 0), -- 年轻用户加购后放弃

        -- 更多混合数据
        (1014, 'pv', 38, 0, 99.00, 'Books', 0),
        (1015, 'pv', 23, 1, 75.00, 'Groceries', 0),
        (1016, 'cart', 30, 0, 180.00, 'Sports', 1),
        (1017, 'fav', 41, 1, 420.00, 'Home Goods', 0),
        (1018, 'pv', 65, 0, 12000.00, 'Electronics', 0), -- 价格过高，只是看看
        (1019, 'cart', 27, 1, 88.00, 'Clothing', 1),
        (1020, 'pv', 36, 0, 240.00, 'Sports', 0),
        (1021, 'cart', 39, 1, 120.00, 'Groceries', 1),
        (1022, 'fav', 24, 0, 45.00, 'Books', 0),
        (1023, 'cart', 32, 1, 3500.00, 'Electronics', 1),
        (1024, 'pv', 29, 0, 650.00, 'Home Goods', 0),
        (1025, 'cart', 48, 1, 95.00, 'Groceries', 1)

) AS t (user_id, action, age, gender, price, category, buy);

示例一：Pandas数据处理作业改造

假设输入、输出数据都保存在MaxCompute。

import os
import maxframe.dataframe as md
from odps import ODPS,DataFrame

# 连接 MaxCompute
o = ODPS(
    # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
    # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
    # 不建议直接使用AccessKey ID和 AccessKey Secret字符串。
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    project='<your project>',
    endpoint='https://service.cn-<region>.maxcompute.aliyun.com/api',
)

# 通过PyODPS 以运行SQL的方式读取MaxCompute表中的数据。
pyodps_pd = o.execute_sql("select * from emp where ds = '20251229'")

# 将PyODPS DataFrame转为Pandas DataFrame，本地执行计算
df_pd = pyodps_pd.to_pandas()

result = df_pd.groupby('deptno').agg({'sal': 'sum'})

# 计算结果写回到 MaxCompute表

pyodps_df = DataFrame(result)

pyodps_df.persist('result_table')

import maxframe.dataframe as md
from maxframe import new_session
from odps import ODPS

# 初始化会话  
session = new_session(o)

# 打印执行日志
print(session.get_logview_address())

# 读取 MaxCompute 表数据  
df_pd = md.read_odps_query("select * from emp")  

# 基于MaxCompute资源分布式计算
result = df_pd.groupby('deptno').agg({'sal': 'sum'})

# 计算结果写回到 MaxCompute表
result.to_odps_table("result_table_mf")

# 关闭会话  
session.destroy()

改造效果对比：

示例二：机器学习模型训练

import os
import pandas as pd
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
from odps import ODPS

o = ODPS(
    # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
    # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
    # 不建议直接使用AccessKey ID和 AccessKey Secret字符串。
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    project='<your project>',
    endpoint='https://service.cn-<region>.maxcompute.aliyun.com/api',
)

# --- 数据读取和准备 ---
print("正在从 MaxCompute 读取数据...")
pyodps_pd = o.execute_sql("select * from customer_behavior where ds = ('20251221')")
df_pd = pyodps_pd.to_pandas()
print("数据读取完毕。")

# 定义特征和标签
features = ["action", "age", "gender", "price", "category"]
label = "buy"

x = df_pd[features]
y = df_pd[label]

x_encoded = pd.get_dummies(x, columns=['action', 'category'], drop_first=True)

# --- 划分训练集和测试集 ---
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_encoded, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 DMatrix
dtrain = xgb.DMatrix(x_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(x_test, label=y_test) # 直接创建dtest，用于评估

# --- 模型训练 ---
# 配置XGBoost参数
params = {
    'objective': 'binary:logistic', # 明确指定为二分类任务
    'eval_metric': 'auc',           # 指定评估指标
    'learning_rate': 0.1,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'tree_method': 'hist',
    'n_jobs': -1
}

print("开始训练XGBoost模型...")
# 训练模型
model = xgb.train(
    params,
    dtrain,
    num_boost_round=100, # 推荐使用 num_boost_round 而不是 n_estimators
    evals=[(dtest, 'test')],
    early_stopping_rounds=10,
    verbose_eval=10
)
print("模型训练完成。")

# --- 模型评估 ---
print("\n--- 模型评估结果 ---")
# 使用模型对测试集数据进行预测
y_pred_proba = model.predict(dtest, iteration_range=(0, model.best_iteration))

# 将概率转换为0或1的类别
y_pred_class = [1 if prob > 0.5 else 0 for prob in y_pred_proba]

# 计算并打印评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_class)
# AUC可以直接从训练过程中的evals获取，也可以重算
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)

print(f"最佳迭代次数: {model.best_iteration}")
print(f"测试集准确率 (Accuracy): {accuracy:.4f}")
print(f"测试集AUC (Area Under Curve): {auc:.4f}")

from maxframe import new_session
import maxframe.dataframe as md
from maxframe import config
from datetime import datetime, timedelta
from maxframe.learn.contrib.xgboost import XGBClassifier

o = ODPS(
    # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
    # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
    # 不建议直接使用AccessKey ID和 AccessKey Secret字符串。
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    project='<your project>',
    endpoint='https://service.cn-<region>.maxcompute.aliyun.com/api',
)

# 设置数据处理时，UDF 执行所用的镜像
config.options.sql.settings = {"odps.session.image": "common"}

# 创建 Session
session = new_session(o)

# 定义原始 MaxFrame DataFrame 
all_data = md.read_odps_table("customer_behavior")

# 拆分训练和预测数据
# 这里我们假设用80%的数据训练，对全量数据预测
train_data = all_data.sample(frac=0.8, random_state=123)
predict_data = all_data

# 定义特征和标签
features = ["action", "age", "gender", "price", "category"]
label = "buy"

x_train = train_data[features]
y_train = train_data[label]

# 初始化模型
model = XGBClassifier(
    n_estimators=300,
    learning_rate=0.1,
    colsample_bytree=0.8,
    n_jobs=20, # 在MaxCompute上，可以指定较大的核数
    tree_method="hist"
)

# 拟合模型（构建计算图）
model.fit(x_train, y_train)

# 对 predict_data 数据集进行预测（构建计算图）
# model.predict 会返回一个包含预测结果的新 DataFrame
predicted_result_df = model.predict(predict_data[features], predict_proba=True)

# 将原始特征和预测结果合并在一起
final_df = predict_data.merge(predicted_result_df, on=predict_data.index.names)

print("\n--- 触发计算并查看前5条预测结果 ---")
# 为了方便查看，我们只选择部分关键列
columns_to_show = ['user_id', 'action', 'buy', 'prediction_result', 'prediction_detail']
# .head() 会将计算结果拉取到本地并打印
print(final_df[columns_to_show].head(5))
print("---------------------------------------")

# 关闭会话  
session.destroy()

示例三：自定义UDF apply、apply_chunk实现

性能优化方式

• 避免在 UDF 中引入全局依赖（如未安装的库），需通过 @with_python_requirements 声明依赖 。

• 按需设置 batch_rows 以平衡内存与并行度。

import os
import numpy as np
import maxframe.dataframe as md
from odps import ODPS
from maxframe.session import new_session

o = ODPS(
    # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
    # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
    # 不建议直接使用AccessKey ID和 AccessKey Secret字符串。
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    project='<your project>',
    endpoint='https://service.cn-<region>.maxcompute.aliyun.com/api',
)

session = new_session(o)

# 创建分布式 DataFrame
df = md.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(100, 2)), columns=["a", "b"])

# 定义 UDF：计算列平方
def square_row(row):
    return row ** 2
    
# 应用 apply
result_df = df.apply(square_row, axis=1).execute()
print(result_df.fetch())

session.destroy()

# 输出结果
       a     b
0   4489  7569
1   7225   841
2    441  7921
3   9604     9
4   5329   196
..   ...   ...
95    16  2209
96  6724   784
97   441  1521
98   729     1
99  3249  6889

import os
import numpy as np
import maxframe.dataframe as md
from odps import ODPS
from maxframe.session import new_session

o = ODPS(
    # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
    # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
    # 不建议直接使用AccessKey ID和 AccessKey Secret字符串。
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    project='<your project>',
    endpoint='https://service.cn-<region>.maxcompute.aliyun.com/api',
)

session = new_session(o)

# 创建示例数据
df = md.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A', 'B'])

# 按3行分块求和
result = df.mf.apply_chunk(np.sum, batch_rows=3).execute()
print(result.fetch())

session.destroy()

# 输出结果
A    12
B    27
dtype: int64