大佬们，请教，pyflink pandas udf如何提高并行度
我目前尝试使用pyflink做离线处理，flink版本是1.14.6。逻辑里用到了pyflink特有的函数pandas udf,了解到这是个批处理调用的函数，通过python.fn-execution.arrow.batch.size可以控制进入函数pd.Dataframe的数据量，这个我已经通过本地应用验证的确生效，但是我设置了这些参数，将作业提交到集群上执行，通过yarn per job的形....
在MaxCompute如果我新建一个udf，需要用到pandas,资源列表就要加上下面这个吗？
在MaxCompute如果我新建一个udf，需要用到pandas,那在注册函数的时候，资源列表就要加上下面这个吗？pandas.zip,numpy.zip,six.tar.gz,pytz.zip,python-datetil.zip
在MaxCompute中想在udf中使用pandas,该怎样操作呢？
问题1：在MaxCompute中想在udf中使用pandas,该怎样操作呢？问题2：pandas的流程和numpy一样吗？
DataWorks有没有 udf 用pandas的文档？
问题1:DataWorks有没有 udf 用pandas的文档？ 问题2:有没有pandas的一个详细流程？
Pandas UDF处理过的数据sink问题
使用了1.12.0的flink，3.7的python。自定义了一个pandas的UDF，定义大概如下 @udf(input_types=[DataTypes.STRING(), DataTypes.FLOAT()], result_type=DataTypes.ROW( [DataTypes.FIELD('buyQtl', DataTypes.BIGINT())...
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