文章目录虚拟机的雏形SUN Classic VMExact VM现在的三大虚拟机HosSpot VMJRockit VMIBM J9国内的虚拟机TaoBao JVM未来有可能替代HotSpot的虚拟机Graal VM虚拟机的雏形SUN Classic VMJava1.0时Sun公式发布，世界上第一款商用虚拟机，JDK1.4时完全被淘汰内部只提供了解释器，运行比较慢如果使用JIT编译器需要进行外挂，

本案例是把Mongo数据库的数据通过FlinkCDC实时导入到Kafka，消费Kafka数据把维表数据写入到MySQL。读取MySQL维表数据和消费Kafka的数据通过Flink SQL Join后导入到ClickHouse。(三) 数据准备test01表 json数据user表 json数据使用db.test01.insertOne(json数据) 插入到mongo数据库即可github地址ht

把MySQL多库多表的数据通过FlinkCDC DataStream的方式实时同步到同一个Kafka的Topic中，然后下游再写Flink SQL拆分把数据写入到ClickHouse，FlinkCDC DataStream通过自定义Debezium格式的序列化器，除了增加，还能进行删除修改。关于Debezium格式的更多信息，参考Flink官网，网址如下。MySQL FlinkCDC 通过Kafk

（1） 自定义UDF：继承UDF，重写 evaluate 方法（2） 自定义 UDTF：继承自 GenericUDTF，重写 3 个方法：initialize(自定义输出的列名和类型)，process（将结果返回 forward(result)），close打包=》上传集群路径=》在hive客户端注册为什么要自定义UDF/UDTF？因为自定义函数，可以自己埋点 Log 打印日志，出错或者数据异常，

如果作为TableSource，连接器会将读取到的topic中的数据（key,value），解释为对当前key的数据值的更新（UPDATE），也就是查找动态表中key对应的一行数据，将value更新为最新的值；需要特别说明的是，在KafkaTable的字段中有一个ts，它的声明中用到了METADATAFROM，这是表示一个“元数据列”（metadatacolumn），它是由Kafka连接器的元数据