flink cdc 整库同步MySQL 如何写入hudi,sink hudi的代码该如何写？

在 Flink CDC 中，可以使用 Hudi 作为 Sink，来将 MySQL 数据库的变更数据写入到 Hudi 中。下面是一个简单的示例，展示如何编写 Flink CDC 应用程序，将 MySQL 数据库的整库数据同步到 Hudi 中。
编写 Flink CDC 应用程序
java
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public class MySQLToHudiSync {

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建 Flink 环境和表执行环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

    // 创建 MySQL CDC 数据源
    TableSchema schema = new TableSchema(new String[]{"id", "name", "age"}, new TypeInformation[]{Types.INT(), Types.STRING(), Types.INT()});
    CDCSource<MyRecord> cdcSource = MySQLSource.<MyRecord>builder()
            .hostname("localhost")
            .port(3306)
            .databaseList("my_db")
            .tableList("my_table")
            .username("root")
            .password("123456")
            .deserializer(new MyRecordDeserializationSchema(schema))
            .build();
    DataStreamSource<MyRecord> mysqlStream = env.addSource(cdcSource);

    // 将 MySQL 数据源转换为 Flink Table
    Table mysqlTable = tableEnv.fromDataStream(mysqlStream, "id, name, age");

    // 将 Flink Table 写入 Hudi
    Configuration hudiConf = new Configuration();
    hudiConf.set("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.write.partitionpath.field", "age");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.write.table.name", "my_table");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.hive_sync.database", "my_db");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.hive_sync.table", "my_table");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields", "age");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.write.payload.class", "org.apache.hudi.common.model.DefaultHoodieRecordPayload");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.write.recordkey.prefix", "my_table");
    hudiConf.set("hoodie.datasource.hive_sync.jdbcurl", "jdbc:mysql://localhost:3306/my_db?useSSL=false");

    TableSink<Row> hudiSink = new HoodieTableSink(hudiConf);
    tableEnv.registerTableSink("hudi_table", new String[]{"id", "name", "age"}, new TypeInformation[]{Types.INT(), Types.STRING(), Types.INT()}, hudiSink);
    mysqlTable.insertInto("hudi_table");

    // 执行 Flink 应用程序
    env.execute("MySQLToHudiSync");
}

}
在这个例子中，首先创建 MySQL CDC 数据源，然后将其转换为 Flink Table。接下来

看看自己mysql服务器所在的时间和时区。
我们在东八区，用utc时间。此回答整理至钉群“Flink CDC 社区”。