背景
PyODPS DataFrame 提供了类似 pandas 的接口,来操作 ODPS 数据,同时也支持在本地使用 pandas,和使用数据库来执行。

PyODPS DataFrame 除了支持类似 pandas 的 map 和 apply 方法,也提供了 MapReduce API 来扩展 pandas 语法以适应大数据环境。

PyODPS 的自定义函数是序列化到 MaxCompute 上执行的,MaxCompute 的 Python 环境只包含了 numpy 这一个第三方包,用户常常问的问题是,如何在自定义函数里使用 pandas、scipy 或者 scikit-learn 这样的包含c代码的库?

现在,MaxCompute 在 sprint 27 及更高版本的 isolation,让在自定义函数中使用这些包成为可能。同时,
PyODPS也需要至少0.7.4版本 。接下来我会详细介绍使用步骤。

步骤
上传第三方包(只需做一次)
这个步骤只需要做一次,当 MaxCompute 资源里有了这些包,这一步直接跳过。

现在这些主流的 Python 包都提供了 whl 包,提供了各平台包含二进制文件的包,因此找到能在 MaxCompute 上能运行的包是第一步。

其次,要想在 MaxCompute 上运行,需要包含所有的依赖包,这个是比较繁琐的。我们可以看下各个包的依赖情况(删除表示已经包含)

包名 依赖

pandas    numpy, python-dateutil, pytz, six
scipy    numpy
scikit-learn    numpy, scipy

所以,我们一共需要上传 python-dateutil、pytz、pandas、scipy、sklearn、six 这六个包,就能保证 pandas、scipy 和 scikit-learn 可用。

我们直接通过 http://mirrors.aliyun.com/pyp... 来找包。首先是 python-dateutils:http://mirrors.aliyun.com/pyp... 。我们找到最新版,这个包是纯 Python 的包,我们找到最新版的 zip 包,python-dateutil-2.6.0.zip,下载。

图片描述

重命名为 python-dateutil.zip,通过 MaxCompute Console 上传资源。

add archive python-dateutil.zip;

pytz 一样,找到 pytz-2017.2.zip。上传不表。

six 找到 six-1.11.0.tar.gz。

接下来,是pandas,对于这种包含c的包,我们一定要找 名字中包含cp27-cp27m-manylinux1_x86_64 的whl包,这样才能在 MaxCompute 上正确执行。因此,这样我们找到最新版的包是:pandas-0.20.2-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl。

这里我们把后缀改成zip,上传。

add archive pandas.zip;

其他包也是一样,因此,我们把它们都列出来:

包名 文件名 上传资源名

python-dateutil    python-dateutil-2.6.0.zip    python-dateutil.zip
pytz    pytz-2017.2.zip    pytz.zip
six    six-1.11.0.tar.gz    six.tar.gz
pandas    pandas-0.20.2-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.zip    pandas.zip
scipy    scipy-0.19.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.zip    scipy.zip
scikit-learn    scikit_learn-0.18.1-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.zip    sklearn.zip

至此,全部包上传都已完成。

当然,我们全部上传也可以使用 PyODPS 的资源上传接口来完成,同样只需要操作一遍即可。至于用哪个,看个人喜好了。

编写代码验证
我们写一个简单的函数,里面用到了所有的库,最好是在函数里来 import 这些第三方库。

def test(x):
    from sklearn import datasets, svm
    from scipy import misc
    import numpy as np

    iris = datasets.load_iris()
    assert iris.data.shape == (150, 4)
    assert np.array_equal(np.unique(iris.target),  [0, 1, 2])

    clf = svm.LinearSVC()
    clf.fit(iris.data, iris.target)
    pred = clf.predict([[5.0, 3.6, 1.3, 0.25]])
    assert pred[0] == 0

    assert misc.face().shape is not None

    return x

这段代码只是示例,目标是用到以上所说的所有的包。

写完函数后,我们写一个简单的 map,记住, 运行时要确保 isolation 打开 ,如果不在 project 级别打开,可以在运行时打开,一个可以设置全局的选项:

from odps import options

options.sql.settings = {'odps.isolation.session.enable': True}

也可以在 execute 方法上指定本次执行打开 isolation。

同样,我们可以在全局通过 options.df.libraries 指定用到的包,也可以在 execute 时指定。这里,我们要指定所有的包,包括依赖。下面就是调用刚刚定义的函数的例子。

hints = {
    'odps.isolation.session.enable': True
}
libraries = ['python-dateutil.zip', 'pytz.zip', 'six.tar.gz', 'pandas.zip', 'scipy.zip', 'sklearn.zip']

iris = o.get_table('pyodps_iris').to_df()

print iris[:1].sepal_length.map(test).execute(hints=hints, libraries=libraries)

可以看到,我们的函数顺利执行。

总结
对于要用到的第三方库及其依赖,如果已经上传,则可以直接编写代码,并指定用到的 libraries 即可;否则,需要按照教程上传第三方库。

可以看到,当第一步上传包做过后,以后每次使用都是优雅的,只需指定 libraries 就可以了。
原文链接

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