主要观点：Java 在企业应用中一直是骨干，但在数据工程中的作用迅速增长，现代数据平台如 Snowflake 为 Java 开发者提供了直接在数据库环境中编写数据逻辑的支持。
关键信息：

• 介绍了 Java 开发者如何利用熟悉的工具（如类、流和 DataFrames）构建用户定义函数（UDF）和存储过程，以进行实时和批量数据处理。
• 详细阐述了存储过程（Stored Procedures）、异步处理（Asynchronous Processing）、UDF 以及它们的使用模式和示例，包括在 Snowflake 环境中的具体实现。
• 强调了理解 Java UDF 并行执行的重要性，包括跨 JVM 和在单个 JVM 内的情况。
• 对比了存储过程和 UDF 的差异，包括目的、返回值、SQL 集成等方面。
  重要细节：
• 存储过程可将业务逻辑嵌入数据层，支持多种功能，如基于角色的执行、异步操作和日志记录。
• 异步处理通过 JDBC 在存储过程中实现，可避免占用计算资源，提高数据流程效率。
• UDF 可将自定义逻辑引入 SQL 查询，轻量且可重用，适用于各种数据处理任务。
• 在分布式环境中，Java UDF 跨 JVM 运行时无共享内存，单个 JVM 内的处理需保证线程安全，且可标记为 immutable 以优化执行。
• 展示了创建和调用简单的内联 Java UDF 以及传递 GEOGRAPHY 值到内联 Java UDF 的示例。
• 最后总结了利用 Snowpark APIs 构建 Java 解决方案的关键技术和优势，以及在开发中可考虑的方面。