yangzhg commented on code in PR #10685:
URL: https://github.com/apache/doris/pull/10685#discussion_r921742158
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docs/zh-CN/docs/ecosystem/udaf/remote-user-defined-aggregation-function.md:
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+{
+
+"title": "远程UDAF",
+
+"language": "zh-CN"
+
+}
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+<!--
+
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+
+distributed with this work for additional information
+
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+
+"License"); you may not use this file except in compliance
+
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+
+software distributed under the License is distributed on an
+
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+
+KIND, either express or implied. See the License for the
+
+specific language governing permissions and limitations
+
+under the License.
+
+-->
+
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+# 远程UDAF
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+Remote UDAF Service 支持通过 RPC 的方式访问用户提供的 UDAF Service，以实现用户自定义函数的执行。相比于 Native
的 UDAF 实现，Remote UDAF Service 有如下优势和限制：
+
+1. 优势
+
+* 跨语言：可以用 Protobuf 支持的各类语言编写 UDAF Service。
+
+* 安全：UDAF 执行失败或崩溃，仅会影响 UDAF Service 自身，而不会导致 Doris 进程崩溃。
+
+* 灵活：UDAF Service 中可以调用任意其他服务或程序库类，以满足更多样的业务需求。
+
+
+
+2. 使用限制
+
+* 性能：相比于 Native UDAF，UDAF Service 会带来额外的网络开销，因此性能会远低于 Native UDAF。同时，UDAF
Service 自身的实现也会影响函数的执行效率，用户需要自行处理高并发、线程安全等问题。
+
+* 单行模式和批处理模式：Doris 原先的基于行存的查询执行框架会对每一行数据执行一次 UDAF RPC
调用，因此执行效率非常差，而在新的向量化执行框架下，会对每一批数据（默认2048行）执行一次 UDAF RPC
调用，因此性能有明显提升。实际测试中，基于向量化和批处理方式的 Remote UDAF 性能和基于行存的 Native UDAF 性能相当，可供参考。
Review Comment:
```suggestion
* 单行模式和批处理模式：Doris 原先的基于行存的查询执行框架会对每一行数据执行一次 UDAF RPC
调用，因此执行效率非常差，而在新的向量化执行框架下，会对每一批数据执行一次 UDAF RPC 调用，因此性能有明显提升。实际测试中，基于向量化和批处理方式的
Remote UDAF 性能和基于行存的 Native UDAF 性能相当，可供参考。
```
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