7. UDF in ClickHouse

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/ClickHouse-China

摘要

本文档介绍了用户定义函数（UDF）在ClickHouse中的概念、开发和应用，特别是在机器学习系统中的实际案例。文档详细描述了Zora框架，该框架通过原生C++实现，支持与ClickHouse、NumPy和Pandas的无缝集成，并提供高性能的算法组件用于机器学习流程。UDF在数据预处理、特征工程和连接识别等方面具有广泛应用。本文还探讨了内联C++在SQL中的使用，以及Funnel自动机函数在行为序列匹配中的应用。

AI总结

《7. UDF in ClickHouse》摘要

本文主要介绍了ClickHouse用户定义函数（UDF）的概念、开发和在机器学习系统中的应用，以下是核心内容的总结：

### 1. 了解氪信（CraititX）
- **简介**：氪信是一家专注于金融AI的初创公司，成立于2015年。
- **主要业务**：
- 基于AI的风险控制
- 基于AI的营销
- 基于AI的客户服务
- **合作伙伴与客户**：未明确列出，但涉及多个行业。

### 2. Zora框架：高性能算法实现框架
- **核心特点**：
- 以列式存储为核心。
- 内存密集型设计，高效利用内存，避免不必要的IO操作。
- 无缝集成ClickHouse、NumPy、Pandas等工具。
- 极简主义设计，选择性实现核心算法组件。
- 一次编写，多处可用：基于C++实现，支持ClickHouse和Python3接口。
- **主要功能**：
- 数据结构
- 图算法
- 统计操作符

### 3. UDF的功能与应用
- **UDF定义**：
- 用户自定义函数，分为标量函数、聚合函数、表函数等。
- **应用场景**：
- 数据预处理
- 特征工程
- 连接识别
- 窗口计算等。

### 4. UDF开发步骤
- **设计接口**：
- 元信息定义（如返回值是否随时间变化）
- 参数与返回值设计
- **实现函数体**：
- 标量函数：处理数据块
- 聚合函数：维护内部状态并支持合并与归约操作
- **整合与运行**：
- 注册函数
- 编译与运行

### 5. 进一步的功能扩展
- **动态C++内联**：
- 支持在SQL中动态编译和链接C++代码
- 使用ClickHouse内置编译器设施
- 通过C++模板元编程实现类型推导
- 支持标量函数和聚合函数的实现
- **窗口函数示例**：
- 代码功能：窗口内特征计算
- **自动机函数示例**：
- 功能：匹配行为序列
- 应用场景：时间窗口内的漏斗分析
- 特点：内置自动机描述DSL

### 6. 总结
- **核心价值**：UDF在ClickHouse中提供了灵活的功能扩展，支持高效的数据处理与特征计算，特别适合机器学习系统的需求。
- **技术优势**：通过C++实现的高性能计算与ClickHouse的无缝集成，为数据分析与AI应用提供了强大支持。
- **未来方向**：进一步丰富UDF的功能，如窗口计算和复杂行为分析的支持，为数据处理和AI场景提供更多可能性。

以上是文档的核心内容总结，涵盖了UDF的概念、开发流程及其在实际场景中的应用，重点突出了其在机器学习系统中的重要性和高性能实现的优势。