有没有用 flink cdc 和spark hudi集成的？

是的，Flink CDC 和 Spark Hudi 可以集成使用，尤其是在构建实时数据湖或实现高效的数据同步场景中。以下是详细的集成方式和相关说明：

1. Flink CDC 与 Hudi 的集成

Flink CDC 是一种基于变更数据捕获（CDC）技术的工具，能够实时捕获数据库中的增量数据并将其写入目标存储系统。Hudi 作为一种支持 ACID 事务的数据湖表格式，可以很好地与 Flink CDC 集成，用于实时数据入湖、增量 ETL 等场景。

典型场景

• DB 入湖加速：通过 Flink CDC 将 RDBMS（如 MySQL）的 Binlog 数据实时写入 Hudi 表，供下游业务使用。
• 增量 ETL：通过 Flink CDC 捕获数据库的变更数据流，并将这些数据增量写入 Hudi 表，结合 Spark 或 Presto 引擎进行高效的 OLAP 分析。

关键优势

• 实时性：相比传统的批量加载和 Merge 操作，Flink CDC 提供了超大数据集的实时流式更新写入能力。
• 简化开发：全托管 Flink 平台内置 Hudi 连接器，与 Flink CDC 联动，降低了开发门槛。
• 自动表结构同步：支持自动同步表结构变更，减少手动干预。

2. Spark SQL 与 Hudi 的集成

在数据写入 Hudi 后，可以通过 Spark SQL 对 Hudi 表进行读写操作，进一步实现数据分析和管理。

建表语法

使用 Spark SQL 创建 Hudi 表时，可以通过 options 或 tblproperties 设置表的配置信息。以下是一个示例：

create table if not exists h0 (
  id bigint,
  name string,
  price double,
  ts long
) using hudi
tblproperties (
  primaryKey = "id",
  preCombineField = "ts"
);

• primaryKey：指定主键列，多个主键用逗号分隔，必选。
• preCombineField：版本字段，建议设置，用于判断消息是否更新。

数据操作

• 插入数据：

  insert into h0 values (1, 'a1', 10, 1000), (2, 'a2', 11, 1000);
  

• 更新数据：

  update h0 set name = 'a1_new' where id = 1;
  

• 删除数据：

  delete from h0 where id = 1;
  

查询数据

查询时，Hudi 会自动添加辅助字段（如 _hoodie_commit_time、_hoodie_record_key 等），便于追踪数据版本和分区信息。

3. 集成步骤

以下是 Flink CDC 和 Spark Hudi 集成的基本步骤：

步骤 1：配置 Flink CDC

• 使用 Flink CDC Connector 捕获数据库的变更数据流。
• 将捕获的数据写入 Hudi 表，配置如下参数：
  • connector：固定值为 hudi。
  • path：指定 Hudi 表的存储路径（支持 OSS 或 HDFS）。
  • hoodie.datasource.write.recordkey.field：指定主键字段。
  • precombine.field：指定版本字段。

步骤 2：启动 Spark SQL

• 启动 Spark SQL 时，需加载 Hudi 扩展：

  spark-sql \
  --conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
  --conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'
  

步骤 3：创建 Hudi 表

• 使用 Spark SQL 创建 Hudi 表，并设置主键和版本字段。

步骤 4：数据操作

• 使用 Spark SQL 对 Hudi 表进行插入、更新、删除和查询操作。

4. 注意事项

• 版本要求：
  • Flink 计算引擎需 vvr-4.0.11-flink-1.13 及以上版本支持 Hudi Connector。
  • Spark 版本需 EMR-3.36.0 及后续版本或 EMR-5.2.0 及后续版本支持 Hudi 读写操作。
• 文件系统限制：仅支持 HDFS 或阿里云 OSS 和 OSS-HDFS 服务。
• 字段修改：不支持直接修改字段，需在 DLF 控制台通过 Spark SQL 语句操作。

5. 总结

通过 Flink CDC 和 Spark Hudi 的集成，可以实现从数据库到数据湖的实时数据同步和高效分析。这种架构不仅简化了开发流程，还提升了数据处理的实时性和灵活性。如果您需要进一步的配置指导或示例代码，请随时告知！