用MaxCompute Studio开发Python UDF（附采坑记录）
1.环境
系统：MacOS
系统自带Python版本(/usr/bin/python)：2.7.10
Anaconda Python版本：2.7.14
Maxcompute Studio版本： 2.9.1
2.安装Python|Pyodps|Python插件
MaxCompute studio能支持用户在intellij idea里完成python相关的开发，包括UDF和pyodps脚本，但是使用前必须安装python, pyodps和idea的python插件。
2.1安装Python
略
2.2安装Pyodps
pyodps是MaxCompute的python sdk，安装命令：pip install pyodps 。请确保是给/usr/bin/python安装的，后面在create function时会检查/usr/bin/python是否安装了pyodps（Studio同学说3.0.0会增加指定Python路径的特性，当前版本没有）。由于我的mac上安装了anaconda，pyodps默认安装到了anaconda对应的Python，所以给/usr/bin/python安装pyodps需要运行命令：sudo /usr/bin/python -m pip install pyodps
注意：如果此命令报错提示没有pip这个模块，说明/usr/bin/python下没有安装pip，解决方法见附录4.1.
2.3安装Python插件
在Intellij IDEA的插件仓库中搜索Python Community Edition插件并安装。
2.4配置Python依赖
配置studio module对python的依赖，这样就可以使用进行MaxCompute python开发了。
- File -> Project structure，添加python sdk:
![image.png]( "image.png")
- File -> Project structure，添加python facets:
![image.png]( "image.png")
- File -> Project structure，配置module依赖python facets:
![image.png]( "image.png")
3.开发Python UDF
3.1 开发
- 右键 new | MaxCompute Python，如果没有MaxCompute Python选项说明没有安装好Python插件，参考前文所述的安装指引。
![image.png]( "image.png")
- 输入类名，如hello，选择类型，这里我们选择UDF，点击OK。
![image.png]( "image.png")
- 模板已自动填充框架代码，您只需要编写UDF的入参出参，以及函数逻辑。
![image.png]( "image.png")
3.2 测试
UDF开发好后，下一步就是要测试自己的代码，看是否符合预期。我们支持下载表的部分sample数据到本地运行，进行debug，步骤如下:
- 在Editor中UDF类上右键，点击”运行”菜单，弹出run configuration对话框。UDF|UDAF|UDTF一般作用于select子句中表的某些列，此处需配置MaxCompute project，table和column（元数据来源于project explorer窗口和warehouse下的Mock项目）:
![image.png]( "image.png")
注意：图中Table columns是UDF的入参，如果是加法函数，则这里需要输入两个字段。
2.点击OK后，通过tunnel自动下载用户指定表的sample数据到本地warehouse目录（若之前已下载过，则不会再次重复下载，否则利用tunnel服务下载数据。默认下载100条，如需更多数据测试，请自行使用console的tunnel命令或者studio的表下载功能）。下载完成后，用户可以在warehouse目录看到下载的sample数据。这里用户也可以使用Mock data（即warehouse里的数据自己mock，具体可参考java udf开发中的“关于本地运行的warehouse目录”部分）。
3.然后本地运行框架会根据用户指定的列，获取data文件里指定列的数据，调用UDF本地运行。(本地运行是通过pyodps的pyou脚本实现的，命令类似如下pyou hello.Plus < data。安装完pyodps后可以检查下该脚本是否存在，windows: ${python}/../Scripts/pyou, mac:${python}/../pyou）。用户可以在控制台看到结果打印，也可以在UDF上打断点调试，如下图： 
3.3 注册发布
Python UDF测试通过后，就可以注册发布到生产上使用了，先Add Resource，然后Create Function即可。
3.3.1上传py文件
1.在MaxCompute菜单选择Add Resource菜单项:
2.选择要上传到哪个MaxCompute project上，py文件路径，要注册的资源名，以及当资源或函数已存在时是否强制更新，然后点击OK。
3.上传成功后，可以在project explorer窗口的resources节点下看到该资源。
3.3.2注册UDF
py文件上传完成后，就可以注册UDF函数了。
1.在MaxCompute菜单选择Create Function菜单项。
2.选择需要使用的资源py文件，py文件的主类，输入函数名，然后点击OK。
图中函数名处可以自己给函数取一个名字。类名是.py资源名去掉后缀的部分和python代码中的类名，本例中为"hello.hello"，使用的资源即是python文件名hello.py。
3.注册成功后，可以在project explorer窗口的functions节点下看到该函数。
3.4 使用UDF
接下来就可以在SQL中使用新编写的UDF完成后续开发。
4.附录
4.1.安装pip（给/usr/bin/python）
用easy_install pip安装每次都安装到了anaconda Python下面，没有安装到/usr/bin/python下面。最终用get-pip.py文件成功给/usr/bin/python安装上了pip，具体的操作是：下载get-pip.py文件: wget bootstrap.pypa.io/get-pip.py 。 如果没有wget， 那么brew install wget。如果没有brew 安装brew：https://brew.sh/
接着安装pip: sudo /usr/bin/python ~/get-pip.py 。至此/usr/bin/python的pip就安装成功了。如果要安装pyodps，可以运行: sudo /usr/bin/python -m pip install pyodps
4.2.创建函数时提示/usr/bin/python没有安装pyodps的问题
在create function时如果弹出窗口提示：/usr/bin/python没有安装pyodps，如下图所示：
需要按照2.2中所述的指引给/usr/bin/python安装pyodps，然后再重复创建函数即可。
（当前版本的studio在create function时会默认检查/usr/bin/python没有安装pyodps，不能指定其他路径的Python，比如anaconda python。studio同学说自后续发布的3.0.0版本中会加入可以选择Python路径的新特性。）
