Flink CDC创建HUDI表在生成的RT和RT表中添加字段注释有大佬实现过么？？

在使用Flink CDC创建Hudi表时，若需在生成的实时表(RT)和结果表中添加字段注释，虽然直接通过Flink SQL标准功能可能不支持此高级定制需求，但您可以通过一些间接方式来实现这一需求。以下是一种推荐的方法：

操作说明

• 目标是为Flink CDC同步至Hudi表中的字段添加注释。

步骤与方法

1. 自定义转换器：

   • 开发一个自定义的Flink转换器（MapFunction或ProcessFunction），该转换器在数据流经时，可以读取源表的元数据信息（如字段注释）。这通常需要您从数据库元数据中提取这些信息，并将其作为附加字段插入到数据流中。

2. Hudi写入配置：

   • 确保您的Flink作业配置正确地将数据写入Hudi。在Hudi的写操作中，利用Hudi的预处理逻辑，在实际写入前通过自定义转换器处理的数据流中包含的注释信息更新到Hudi表的元数据中。这可能涉及对Hudi的记录键或附加值进行特殊处理，以存储这些注释信息。

3. Hudi MOR表特性：

   • 考虑到Hudi的MOR（Merge-On-Read）表支持更复杂的写入模式，包括保留变更日志，这可能有助于在特定场景下管理字段级别的元数据更改。尽管这不是直接用于添加字段注释的功能，但它强调了Hudi在处理复杂数据流时的灵活性。

4. 后处理脚本：

   • 作为备选方案，如果直接在数据流中添加注释不可行，可以在数据写入Hudi后，运行一个Hive或Spark SQL脚本来为Hudi托管在Hive Metastore中的表添加字段注释。这一步属于数据写入后的维护操作，不是实时过程。

注意事项

• 重要提醒：上述方法可能需要深入的编程知识和对Flink、Hudi以及相关数据库元数据访问API的理解。
• 限制条件：此解决方案的有效性依赖于您的Flink版本、Hudi配置以及目标数据库系统的支持能力。

示例与参考

• 上述步骤提供了概念性的指导，具体实现细节会根据您的技术栈和环境有所不同，没有直接的知识库参考资料提供现成的代码示例。

总结与建议

虽然直接通过Flink CDC接口添加字段注释功能并不直接支持，但通过自定义转换器结合Hudi的灵活性和后期的元数据管理操作，可以间接达到目的。建议先从小规模测试开始，逐步验证和完善解决方案，确保其满足生产环境的需求。