引言
随着大数据和人工智能技术的发展，数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame（简称“MaxFrame”）是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架，它不仅支持Python编程接口，还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评，探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现，并分析其在实际工作中的应用潜力。
一、MaxFrame产品最佳实践测评
1.1 分布式Pandas处理的最佳实践
环境准备
为了实现基于MaxFrame的分布式Pandas处理，首先需要确保环境已经正确配置了MaxCompute服务，并安装了必要的Python库。以下是环境搭建的基本步骤：
# 安装maxcompute-python-sdk
pip install pyodps# 安装其他依赖项如pandas等
pip install pandas numpy##### 数据准备
1.在安装了MaxFrame的Python环境下运行如下脚本，准备测试表和测试数据。
```bash
from odps import ODPS
from maxframe.session import new_session
import maxframe.dataframe as md
import pandas as pd
import oso = 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-default-project',endpoint='your-end-point',
)data_sets = [{"table_name": "product","table_schema" : "index bigint, product_id bigint, product_name string, current_price bigint","source_type": "records","records" : [[1, 100, 'Nokia', 1000],[2, 200, 'Apple', 5000],[3, 300, 'Samsung', 9000]],
},
{"table_name" : "sales","table_schema" : "index bigint, sale_id bigint, product_id bigint, user_id bigint, year bigint, quantity bigint, price bigint","source_type": "records","records" : [[1, 1, 100, 101, 2008, 10, 5000],[2, 2, 300, 101, 2009, 7, 4000],[3, 4, 100, 102, 2011, 9, 4000],[4, 5, 200, 102, 2013, 6, 6000],[5, 8, 300, 102, 2015, 10, 9000],[6, 9, 100, 102, 2015, 6, 2000]],"lifecycle": 5
}]def prepare_data(o: ODPS, data_sets, suffix="", drop_if_exists=False):for index, data in enumerate(data_sets):table_name = data.get("table_name")table_schema = data.get("table_schema")source_type = data.get("source_type")if not table_name or not table_schema or not source_type:raise ValueError(f"Dataset at index {index} is missing one or more required keys: 'table_name', 'table_schema', or 'source_type'.")lifecycle = data.get("lifecycle", 5)table_name += suffixprint(f"Processing {table_name}...")if drop_if_exists:print(f"Deleting {table_name}...")o.delete_table(table_name, if_exists=True)o.create_table(name=table_name, table_schema=table_schema, lifecycle=lifecycle, if_not_exists=True)if source_type == "local_file":file_path = data.get("file")if not file_path:raise ValueError(f"Dataset at index {index} with source_type 'local_file' is missing the 'file' key.")sep = data.get("sep", ",")pd_df = pd.read_csv(file_path, sep=sep)ODPSDataFrame(pd_df).persist(table_name, drop_table=True)elif source_type == 'records':records = data.get("records")if not records:raise ValueError(f"Dataset at index {index} with source_type 'records' is missing the 'records' key.")with o.get_table(table_name).open_writer() as writer:writer.write(records)else:raise ValueError(f"Unknown data set source_type: {source_type}")print(f"Processed {table_name} Done")prepare_data(o, data_sets, "_maxframe_demo", True)##### 使用MaxFrame进行分布式处理
现在我们来展示如何使用MaxFrame执行分布式操作。以下代码片段展示了如何加载数据到MaxFrame中并执行一些基本的操作，例如过滤和聚合。```python
from odps import ODPS
from odps.df import DataFrame# 初始化ODPS客户端
odps = ODPS('<your-access-id>', '<your-secret-access-key>', '<your-project>', endpoint='<your-endpoint>')# 将本地pandas DataFrame转换为MaxCompute DataFrame
max_df = DataFrame(df)# 执行分布式过滤操作
filtered_df = max_df[max_df['value'] > 0.5]# 执行分布式聚合操作
aggregated_df = filtered_df.groupby('id').agg({'value': 'sum'})# 将结果转换回pandas DataFrame查看
result = aggregated_df.to_pandas()
print(result)
性能评估
为了评估MaxFrame在分布式Pandas处理方面的性能，我们可以通过比较相同任务在单机环境下的执行时间和在MaxFrame上的执行时间来进行对比。通常情况下，对于大规模数据集，MaxFrame能够显著缩短处理时间。
1.2 大语言模型数据处理的最佳实践
数据预处理
在训练大型语言模型时，数据预处理是非常重要的一步。MaxFrame可以帮助加速这一过程，特别是当处理海量文本数据时。下面的例子展示了如何使用MaxFrame清洗和格式化文本数据以供后续训练使用。
# 假设有一个包含文本数据的大表
text_data = odps.get_table('large_text_corpus')# 使用MaxFrame读取表格内容
text_df = DataFrame(text_data)# 对文本进行初步清理（去除HTML标签、特殊字符等）
cleaned_text_df = text_df.map(lambda row: (row.id, clean_html(row.text)), schema='id string, cleaned_text string')# 存储清理后的数据到新表中
cleaned_text_df.persist('cleaned_large_text_corpus')
参数说明：
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID：需将该环境变量设置为具备目标MaxCompute项目中待操作对象相关MaxCompute权限的AccessKey ID。您可以进入AccessKey管理页面获取AccessKey ID。
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET：需将该环境变量设置为AccessKey ID对应的AccessKey Secret。
your-default-project：使用的MaxCompute项目名称。您可以登录MaxCompute控制台，在左侧导航栏选择工作区>项目管理，查看MaxCompute项目名称。
your-end-point：目标MaxCompute项目所在地域的Endpoint，可根据网络连接方式自行选择，例如http://service.cn-chengdu.maxcompute.aliyun.com/api。详情请参见Endpoint。
2.查询sales_maxframe_demo表和product_maxframe_demo表的数据，SQL命令如下。
--查询sales_maxframe_demo表
SELECT * FROM sales_maxframe_demo;--返回
+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| index | sale_id | product_id | user_id | year | quantity | price |
+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
| 1 | 1 | 100 | 101 | 2008 | 10 | 5000 |
| 2 | 2 | 300 | 101 | 2009 | 7 | 4000 |
| 3 | 4 | 100 | 102 | 2011 | 9 | 4000 |
| 4 | 5 | 200 | 102 | 2013 | 6 | 6000 |
| 5 | 8 | 300 | 102 | 2015 | 10 | 9000 |
| 6 | 9 | 100 | 102 | 2015 | 6 | 2000 |
+------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+--查询product_maxframe_demo表数据
SELECT * FROM product_maxframe_demo;--返回
+------------+------------+--------------+---------------+
| index | product_id | product_name | current_price |
+------------+------------+--------------+---------------+
| 1 | 100 | Nokia | 1000 |
| 2 | 200 | Apple | 5000 |
| 3 | 300 | Samsung | 9000 |
+------------+------------+--------------+---------------+
使用MaxFrame进行数据分析
1：使用merge方法连接两张数据表，以获取sales_maxframe_demo表中所有sale_id对应的product_name以及该产品的所有year和price
示例代码：
from odps import ODPS
from maxframe.session import new_session
import maxframe.dataframe as md
import oso = 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 Access Key ID / Access Key Secret 字符串os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),project='your-default-project',endpoint='your-end-point',
)session = new_session(o)#session id是一串用于关联MaxFrame task的字符，对于调试和追踪任务状态有重要的作用。
print(session.session_id)sales = md.read_odps_table("sales_maxframe_demo", index_col="index")
product = md.read_odps_table("product_maxframe_demo", index_col="product_id")#这里的df并不会立即执行，除非您使用df.execute()来触发。
#这意味着所有的计算都将最终完全在MaxCompute集群完成，避免了中间所不必要的数据传输和阻塞。
df = sales.merge(product, left_on="product_id", right_index=True)
df = df[["product_name", "year", "price"]]print(df.execute().fetch())#保存结果到MaxCompute表中，并销毁Session
md.to_odps_table(df, "result_df", overwrite=True).execute()session.destroy()
返回结果：
index product_name year price
1 Nokia 2008 5000
2 Samsung 2009 4000
3 Nokia 2011 4000
4 Apple 2013 6000
5 Samsung 2015 9000
6 Nokia 2015 2000
性能对比
在sales表数据量为5000W条（size：1.96 GB），product表数据量为10W条（size：3 MB）的数据样本中进行运算，可以得到如下耗时对比结果：
2：选出每个出售过的产品第一年销售的产品ID、年份、数量和价格
示例代码：
from odps import ODPS
from maxframe.session import new_session
import maxframe.dataframe as md
import oso = 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 Access Key ID / Access Key Secret 字符串os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),project='your-default-project',endpoint='your-end-point',
)session = new_session(o)#session id是一串用于关联MaxFrame task的字符，对于调试和追踪任务状态有重要的作用。
print(session.session_id)# 聚合获取每个产品的第一个年份
min_year_df = md.read_odps_table("sales_maxframe_demo", index_col="index")
min_year_df = min_year_df.groupby('product_id', as_index=False).agg(first_year=('year', 'min'))# join 找到对应的销售记录
sales = md.read_odps_table("sales_maxframe_demo", index_col=['product_id', 'year'])
result_df = md.merge(sales, min_year_df, left_index=True, right_on=['product_id','first_year'],how='inner')#这里的result_df并不会立即执行，除非您使用 result_df.execute()来触发。
#这意味着所有的计算都将最终完全在MaxCompute中集群完成，避免了中间所不必要的数据传输和阻塞。
result_df = result_df[['product_id', 'first_year', 'quantity', 'price']]print(result_df.execute().fetch())#销毁 Session
session.destroy()
返回结果：
product_id first_year quantity price
100 100 2008 10 5000
300 300 2009 7 4000
200 200 2013 6 6000
性能对比：
在sales表数据量为5000W条（size：1.96 GB），product表数据量为10W条（size：3 MB）的数据样本中进行运算，可以得到如下耗时对比结果：
MaxFrame兼容Pandas接口且自动进行分布式处理，在保证强大数据处理能力的同时，可以大幅度提高数据处理规模及计算效率。
二、MaxFrame在公司/工作/学习中的作用
2.1 提升数据分析效率
MaxFrame使得数据科学家和工程师能够在熟悉的Python环境中高效地处理大规模数据集，而无需担心底层基础设施的问题。通过简化复杂的ETL流程，团队可以更快地迭代实验，提高项目开发速度。
2.2 加速AI模型开发周期
对于从事机器学习和深度学习的研究人员来说，MaxFrame提供了强大的工具链来支持从数据收集到模型部署的整个生命周期。它允许用户无缝地在本地和云端之间切换，从而更好地利用计算资源。
2.3 促进跨部门协作
由于MaxFrame与MaxCompute Notebook、镜像管理等功能紧密结合，形成了完整的Python开发生态系统，不同专业背景的团队成员可以在统一平台上合作，共同推进项目的进展。
2.4 支持创新应用探索
最后但同样重要的是，MaxFrame为企业和个人开发者提供了一个理想的平台去尝试新的想法和技术。无论是构建智能推荐系统还是自然语言处理解决方案，MaxFrame都能为用户提供所需的灵活性和支持。
最后附上官方整理出来的常见问题：
问题1：报错invalid type INT for function UDF definition, you need to set odps.sql.type.system.odps2=true; in order to use it
报错原因：在未开启MaxCompute 2.0数据类型版本的情况下，使用MaxCompute 2.0的数据类型，导致作业执行时出现错误。
解决方案：通过Flag开启MaxCompute 2.0数据类型，示例如下：
from maxframe import config
# 在new_session之前添加
config.options.sql.settings = {"odps.sql.type.system.odps2": "true"
}
问题2：报错UDF : No module named 'cloudpickle'
报错原因：缺少依赖的cloudpickle包。
解决方案：引用MaxCompute基础镜像，示例如下：
from maxframe import config
# 在new_session之前添加
config.options.sql.settings = {"odps.session.image": "common",
}
问题3：如何在DataFrame提交（apply）的UDF中实现资源复用？
在部分UDF场景中，可能涉及到某些较多的资源创建或者销毁行为（例如初始化数据库连接、加载模型等），希望在每个UDF被加载时只会执行一次。可以利用Python中函数参数默认值只被初始化一次的特性，实现资源复用。例如，下述UDF中，模型只会被加载一次。
def predict(s, _ctx={}):from ultralytics import YOLO# _ctx 的初始值是一个空 dict，在 Python 执行过程中只会被初始化一次。# 使用模型时，可以先判断 _ctx 中是否存在该模型，不存在则执行加载，然后存入 dict 中。if not _ctx.get("model", None):model = YOLO(os.path.join("./", "yolo11n.pt"))_ctx["model"] = modelmodel = _ctx["model"]# 后续调用模型的相关接口
下面给出了一个需要销毁资源的UDF示例，该示例中使用了一个自定义的类MyConnector负责创建和关闭数据库连接。
class MyConnector:def __init__(self):# 在 __init__ 中创建数据库连接self.conn = create_connection()def __del__(self):# 在 __del__ 中关闭数据库连接try:self.conn.close()except:passdef process(s, connector=MyConnector()):# 直接调用 connector 内的数据库连接，无需在 UDF 内部再次执行连接创建和关闭connector.conn.execute("xxxxx")
