ClickHouse开发相关(UDAF)

本文详细介绍了如何在ClickHouse中开发自定义聚合函数(UDAF),包括UDAF的背景、实现步骤、源码编译及在Clion中的调试,并以sum函数为例解析了UDAF的关键方法。

ClickHouse开发相关(UDAF)

ClickHouse介绍
ClickHouse是一个开源、高性能的列式 OLAP 数据库管理系统,用于使用 SQL 进行实时分析。

为什么需要ClickHouse UDAF?
ClickHouse中已存在了许多聚合函数,绝大多数情况下已经覆盖我们的需求,但是有时候我们仍然需要自定义函数逻辑,去实现复杂的数据分析需求,因此就有了基于ClickHouse中实现自定义函数(UDF)或自定义聚合函数(UDAF)需求,这篇文章我们讲下如何基于ClickHouse实现UDAF。

实现UDAF步骤
源码下载编译运行
实现UDAF
源码下载编译运行(mac系统)
推荐电脑内存配置 >= 16G,CPU核数越多越好,主频越高越好

安装 Homebrew
/bin/bash -c “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)”

…and follow the printed instructions on any additional steps required to complete the installation.

复制代码
安装 Xcode 和命令行工具
从 App Store安装最新的Xcode。 至少打开一次以接受最终用户许可协议并自动安装所需的组件。 然后,确保在系统中安装并选择了最新的命令行工具:

sudo rm -rf /Library/Developer/CommandLineTools
sudo xcode-select --install
复制代码
安装所需的编译器、工具和库
brew update
brew install cmake ninja libtool gettext llvm gcc binutils
复制代码
下载ClickHouse源代码
git clone --recursive git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
复制代码
此方式会下载ClickHouse最新的代码,但是不推荐此方式,因为新代码最新的代码BUG比较多,推荐选择稍微旧点的稳定版本源代码下载。另外ClickHouse的依赖较多,如果只下载主工程,在下载依赖的过程中很可能会因网络问题导致失败,所以推荐在github上直接下载包含所有依赖的源码包,如下图所示 image.png

构建ClickHouse
cd ClickHouse
// 创建构建目录
mkdir build
cd build
// 设置构建参数,KaTeX parse error: Double subscript at position 71: …cmake -DCMAKE_C_̲COMPILER=(brew --prefix llvm)/bin/clang -DCMAKE_CXX_COMPILER=(brew−−prefixllvm)/bin/clang++−DCMAKEAR=(brew --prefix llvm)/bin/clang++ -DCMAKE_AR=(brew

### 关于 Flink JAR 和 Flink SQL 不同适用场景的思维导图 为了生成关于 Flink JAR 和 Flink SQL 的不同适用场景的思维导图,可以按照以下结构来设计: #### 1. **核心节点** - 思维导图的核心主题为:“Flink JAR vs Flink SQL”。 #### 2. **子节点划分** ##### (1) **Flink JAR** - **定义**: 使用 Java 或 Scala 编写复杂的流处理逻辑并打包成 JAR 文件运行[^2]。 - **特点**: - 支持高度自定义的业务逻辑实现。 - 提供对底层 API 的完全控制权。 - 更适合复杂的数据转换和计算需求。 - **适用场景**: - 复杂的 ETL 流程。 - 自定义 UDF(用户定义函数)、UDAF(聚合函数)等高级功能。 - 对性能优化有严格要求的任务。 ##### (2) **Flink SQL** - **定义**: 基于标准 SQL 查询语法,简化大数据流批一体处理[^1]。 - **特点**: - 易于学习和使用,降低开发门槛。 - 支持动态表、时间窗口等功能扩展。 - 集成了 Kafka Connectors 等常用外部系统连接器[^2]。 - **适用场景**: - 数据分析师快速验证假设或探索数据。 - 实时监控指标展示。 - 简单的流数据分析任务。 #### 3. **对比维度** | 维度 | Flink JAR | Flink SQL | |--------------|-----------------------------------|----------------------------------| | 开发难度 | 较高 | 较低 | | 学习曲线 | 平坦 | 陡峭 | | 执行效率 | 可通过手动调优达到最佳效果 | 默认配置下表现良好 | | 社区支持 | 主要面向开发者 | 同样受到广泛欢迎 | --- 以下是基于以上描述生成的一个简单Markdown格式化表示法作为参考模板: ```plaintext Flink JAR vs Flink SQL ├── Flink JAR │ ├── 定义: Java/Scala编写的JAR包执行程序 │ ├── 特点 │ │ └── 高度定制化的业务逻辑, 控制力强 │ └── 适用场景 │ ├── 复杂ETL流程 │ ├── 用户定义函数(UDFs), 聚合函数(UDAfs) │ └── 需求高性能优化的应用场合 └── Flink SQL ├── 定义: 利用SQL语句完成实时流式与批量混合处理 ├── 特点 │ └── 方便快捷易于掌握, 动态表格及时窗特性增强 └── 适用场景 ├── 数据科学家初步试验想法或者观察趋势变化 ├── 即席查询以及报表生成功能 └── 相对简单的持续性统计分析工作负载 ``` 如果希望进一步美化此图表,则可借助专门绘制工具如XMind、MindManager或将上述文本输入在线平台制作更直观图形界面版本。
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