云数据仓库ADB中 复杂数据需求需要用到UDF或者存储过程但不支持，有什么方案吗？

对于复杂的数据需求，如果你发现ADB的内置功能无法满足你的需求，你可以考虑以下几种解决方案：

1. 使用Spark SQL的用户定义函数（UDF）：虽然ADB本身不支持UDF，但你可以使用Spark SQL的UDF功能来实现自定义的计算逻辑。你可以编写Java或Scala的函数，并将其注册为Spark SQL的UDF。然后，你可以在SQL查询中使用这个UDF来实现自定义的计算逻辑。

2. 使用Spark的DataFrame API：Spark的DataFrame API提供了丰富的API，可以用来实现各种复杂的计算逻辑。你可以使用这些API来实现你的需求，然后将结果保存到ADB中。

3. 使用HiveQL的存储过程：虽然ADB本身不支持存储过程，但你可以使用HiveQL的存储过程功能来实现自定义的计算逻辑。你可以编写HiveQL的存储过程，然后在HiveQL查询中使用这个存储过程来实现自定义的计算逻辑。

4. 使用第三方ETL工具：如果你不想自己编写代码，你也可以考虑使用第三方的ETL工具，如Apache Nifi、Talend等，来实现你的复杂数据需求。

当涉及到复杂的计算需求时，通常可以利用一些工具和技术来解决。虽然云数据仓库ADB不支持UDF（User Defined Function）和存储过程，但是还有其他可行的方法。
首先，可以尝试将复杂的数据需求拆分为多个简单的步骤。每个步骤可以用ADB支持的标准SQL语句来完成，然后依次执行它们即可。这种方法的优点是可以充分利用ADB提供的功能，而且不需要学习其他技术栈。缺点是在编写SQL语句时需要耗费较多的时间和精力。
其次，可以考虑使用外部编程语言如Python、Java等来实现复杂的计算逻辑，并将其封装为一个可重复使用的脚本或模块。之后在ADB中创建一个视图来调用这个脚本，从而达到将复杂逻辑注入数据库的目的。这种方法的优点是可以更加灵活地实现各种复杂的计算逻辑，而且不需要依赖于数据库自身的功能。缺点是需要额外维护一个独立的编程环境，而且可能存在跨语言调用性能损耗的问题。
最后，可以考虑采用数据湖架构。在这种架构中，原始数据会被先存储在一个支持多种格式的大容量存储系统中，然后再根据不同需求将数据分发到各个不同的计算节点上进行处理。这种方法的优点是可以极大地提高数据处理的灵活性和效率，而且可以更好地应对大规模数据分析场景。缺点是需要搭建和维护一个相对复杂的系统架构，而且可能会带来更高的成本支出。
综上所述，在云数据仓库ADB中遇到复杂数据需求时，可以采取以上几种方法来应对。具体采用哪种方法最好，需要根据您的实际情况和具体需求来决定。