会多一个 outputConversion 类型转换算子
如果是 DataStream 转 Table API，会多一个 inputConversion 类型转换算子
在 2020-11-11 20:25:31，"Luna Wong" 写道：
>Table API 转 DataStream为啥会出现性能损耗
>
>hailongwang <18868816...@163.com> 于2020年11月11日周三 下午6:28写道：
>>
>> 我理解是使用 使用 Kafka consumer 时使用 `CanalJsonDeserializationSchema`
Table API 转 DataStream为啥会出现性能损耗
hailongwang <18868816...@163.com> 于2020年11月11日周三 下午6:28写道：
>
> 我理解是使用 使用 Kafka consumer 时使用 `CanalJsonDeserializationSchema` 序列化类就好了？
> 而不是再实现一个 Connector。
>
>
>
>
> 在 2020-11-11 16:56:58，"LittleFall" <1578166...@qq.com> 写道：
> >明白了，多谢。
> >
> >是 Canal-Json 格式的 Kafka
我理解是使用 使用 Kafka consumer 时使用 `CanalJsonDeserializationSchema` 序列化类就好了？
而不是再实现一个 Connector。
在 2020-11-11 16:56:58，"LittleFall" <1578166...@qq.com> 写道：
>明白了，多谢。
>
>是 Canal-Json 格式的 Kafka Connector.
>
>我们的一个产品 (TiCDC) 已经实现了输出 Canal-Json 格式的 changelog 到 Kafka 中，现在可以方便地使用 table
>api 对接 flink。
>
明白了，多谢。
是 Canal-Json 格式的 Kafka Connector.
我们的一个产品 (TiCDC) 已经实现了输出 Canal-Json 格式的 changelog 到 Kafka 中，现在可以方便地使用 table
api 对接 flink。
现在是因为考虑到 Stream Api 能力比 Table Api 能力要强，所以在评估是否需要再实现一个 Stream Connector.
--
Sent from: http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/
可以的，将 table 转换成 datastream，但是会多一层转换的性能消耗。
方便说下哪个 Connector 有现成的 Table Connector 可以满足需求，但是 Datastream
Connector不满足需求呢，具体是什么功能呢
在 2020-11-11 16:08:08，"LittleFall" <1578166...@qq.com> 写道：
>非常感谢你的回复！
>
>问下另一个问题，现在有这样一个场景：
>
>1. table api 的计算无法满足一些需求，需要使用 stream api 进行计算；
>2. 有现成可用的 table api
