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MaxCompute支持您通過Java、Python語言編寫代碼創建UDTF，擴展MaxCompute的函數能力，滿足個性化業務需求。本文為您介紹UDTF類型、使用限制、注意事項、開發流程及使用說明等信息。

背景信息

UDTF為用戶自定義表值函數，適用于一進多出業務場景。即其輸入與輸出是一對多的關系，讀入一行數據，輸出多個值可視為一張表。MaxCompute支持您通過如下兩種代碼語言編寫UDTF。

UDTF類型

說明

Java UDTF

使用Java語言編寫UDTF邏輯實現代碼。更多信息，請參見Java UDTF。

Python UDTF

使用Python語言編寫UDTF邏輯實現代碼，支持Python 2和Python 3：

MaxCompute支持的內建函數中包含部分UDTF函數，例如EXPLODE，更多內建UDTF函數信息，請參見其他函數或復雜類型函數。

不支持通過自定義函數訪問外網。如果您需要通過自定義函數訪問外網，請根據業務情況填寫并提交表單，MaxCompute技術支持團隊會及時聯系您完成網絡開通操作。表單填寫指導，請參見網絡開通流程。
在select語句中使用UDTF時，不允許存在其他列或表達式。錯誤示例如下。
```
--查詢語句中同時攜帶了UDTF和其他列。
select value, user_udtf(key) as mycol ...
```

UDTF不能嵌套使用。錯誤示例如下。

--user_udtf1嵌套了user_udtf2，不允許嵌套。
select user_udtf1(user_udtf2(key)) as mycol...;

不支持在同一個select子句中與group by、distribute by、sort by聯用。錯誤示例如下。
```
--UDTF不能與group by聯用。
select user_udtf(key) as mycol ... group by mycol;
```

使用自定義函數時，您需要注意：

在性能上，自定義函數的性能低于內建函數，建議您優先使用內建函數實現相同邏輯的業務需求。
在SQL語句中使用自定義函數時，如果計算的數據量過大并且存在傾斜，會導致作業占用的內存超出默認分配的內存。此時，您可以在Session級別設置set odps.sql.udf.joiner.jvm.memory=xxxx;屬性來解決此問題。更多自定義函數常見問題，請參見MaxCompute UDF常見問題。
當自定義函數的名稱與內建函數的名稱相同時，自定義函數會覆蓋同名的內建函數。例如，MaxCompute中存在一個名稱為CONCAT的自定義函數，則系統默認會調用自定義的CONCAT，不會調用內建函數CONCAT。如果您希望調用內建函數，需要在內建函數前增加::符號，例如select ::concat('ab', 'c');。

自定義標量函數（UDF\UDTF\UDAF）的開發流程如下。

說明

UDF（嵌入式）、SQL自定義函數、UDF（地理空間）的開發流程與此不同，請以對應文檔描述為準。

當您使用Java代碼編寫MaxCompute UDF時，開發流程如下。

Java開發流程

步驟		步驟描述	支持的工具平臺	注意事項/相關文檔
①	可選	當您使用Maven編寫代碼時，需要先在Pom文件中添加代碼相關SDK依賴，確保后續編寫的代碼可編譯成功。例如開發自定義函數需要添加的SDK依賴為： `<dependency> <groupId>com.aliyun.odps</groupId> <artifactId>odps-sdk-udf</artifactId> <version>0.29.10-public</version> </dependency>` 您可以從Maven庫中搜索`odps-sdk-udf`，獲取SDK依賴版本信息。	IntelliJ IDEA（Maven）	無
②	必選	根據業務需求，編寫自定義函數代碼。	IntelliJ IDEA（Maven） MaxCompute Studio	使用Java開發UDF時需滿足Java UDF的開發規范，詳情請參見UDF開發規范與通用流程（Java）。
③	必選	通過本地運行或單元測試方式調試自定義函數，查看運行結果是否符合預期。
④	必選	調試自定義函數代碼，確保本地運行成功后打包為JAR包。
⑤	必選	將JAR包作為資源上傳至MaxCompute項目。	MaxCompute客戶端 MaxCompute Studio DataWorks	MaxCompute客戶端：添加資源注冊函數 MaxCompute Studio：打包、上傳及注冊 DataWorks：創建并使用MaxCompute資源創建并使用MaxCompute函數
⑥	必選	基于上傳的JAR包資源創建自定義函數。
⑦	可選	在查詢數據代碼中調用自定義函數。		無

當您使用Python代碼編寫MaxCompute UDF時，開發流程如下。 Python開發流程

步驟		步驟描述功能介紹	支持的工具平臺	注意事項/相關文檔
①	必選	根據業務需求，編寫自定義函數代碼。	MaxCompute Studio	使用Python開發UDF時需滿足Python UDF的開發規范，詳情請參見UDF開發規范與通用流程（Python3）、UDF開發規范與通用流程（Python2）。
②	必選	通過本地運行或單元測試方式調試自定義函數，查看運行結果是否符合預期。	MaxCompute Studio
③	必選	將Python文件或依賴的資源（例如文件資源、表資源、第三方包）上傳至MaxCompute項目。	MaxCompute客戶端 MaxCompute Studio DataWorks	MaxCompute客戶端添加資源注冊函數 MaxCompute Studio 上傳及注冊 DataWorks 場景二：使用資源注冊函數
④	必選	基于上傳的Python文件或依賴的資源創建自定義函數。
⑤	可選	在查詢數據代碼中調用自定義函數。		無

開發完成UDF并將UDF注冊至MaxCompute后，在后續開發作業過程中您即可使用此UDF函數。自定義函數的使用方法如下：

在歸屬MaxCompute項目中使用自定義函數：使用方法與內建函數類似，您可以參照內建函數的使用方法使用自定義函數。
跨項目使用自定義函數：即在項目A中使用項目B的自定義函數，跨項目分享語句示例：select B:udf_in_other_project(arg0, arg1) as res from table_t;。更多跨項目分享信息，請參見基于Package跨項目訪問資源。