flink cdc实时计算的数据湖用哪个好？

在选择适合Flink CDC实时计算的数据湖方案时，需要根据具体的业务需求、性能要求以及技术特性进行权衡。以下是基于知识库资料的详细分析和建议：

1. Paimon 数据湖

Paimon 是一个流式数据湖仓解决方案，专为实时计算场景设计，具有以下特点：

核心优势

• 增量数据处理机制：

  • 支持多种增量数据产生机制（changelog-producer），包括 None、Input、Lookup 和 Full Compaction，可以根据下游消费者的需求灵活配置。
  • None：适用于对历史变更不敏感的场景（如数据库同步）。
  • Input：适用于输入数据本身是完整增量数据的场景（如CDC数据）。
  • Lookup：适用于对增量数据新鲜度要求较高的场景（分钟级）。
  • Full Compaction：适用于对增量数据新鲜度要求较低的场景（小时级）。
  • 提供了灵活的增量数据处理能力，满足不同业务场景的需求。

• 与Flink深度集成：

  • 支持通过Flink CDC实现MySQL等数据库的实时数据同步至Paimon。
  • 提供了完善的元数据管理功能（如DLF 2.0存储类型支持），便于构建ODS层。

• 高性能与扩展性：

  • 支持ACID语义，确保数据一致性。
  • 提供时间旅行（Time Travel）功能，便于数据运维和版本管理。

适用场景

• 实时数据同步和增量ETL。
• 对增量数据新鲜度有较高要求的场景。
• 需要灵活的增量数据处理机制以适配不同的下游消费者。

2. Hudi 数据湖

Hudi 是一个成熟的数据湖解决方案，尽管在阿里云中已逐步退役，但仍具备一定的优势：

核心优势

• ACID支持：

  • 默认提供SNAPSHOT ISOLATION隔离级别，确保数据一致性。
  • 支持UPSERT语义，简化开发代码复杂度。

• 典型场景：

  • DB入湖加速：通过Flink MySQL CDC Connector将RDBMS的Binlog写入Hudi表，实现超大数据集的实时流式更新写入。
  • 增量ETL：通过增量拉取的方式获取Hudi中的变更数据流，提升实时性和轻量化。
  • 数仓回填：针对历史全量数据的部分行、列更新场景，减少计算资源消耗。

• 全托管优势：

  • 与Flink全托管集成，降低运维复杂度。
  • 提供企业级特性（如DLF统一元数据视图、自动表结构变更）。

限制与不足

• 退役中：Hudi在阿里云中已逐步退役，未来可能不再推荐使用。
• 文件系统限制：仅支持HDFS或阿里云OSS和OSS-HDFS服务。
• 字段修改限制：不支持直接修改字段，需通过DLF控制台操作。

适用场景

• 历史遗留系统或已有Hudi生态的迁移项目。
• 对ACID语义和UPSERT语义有强需求的场景。

3. 综合对比与推荐

推荐方案

• 优先选择Paimon：对于新项目或需要高实时性、灵活增量数据处理的场景，Paimon是更优的选择。它与Flink深度集成，支持多种增量数据处理机制，能够满足大多数实时计算需求。
• 考虑Hudi：如果现有系统已经基于Hudi构建，或者对ACID语义和UPSERT语义有强需求，可以继续使用Hudi，但需要注意其逐步退役的趋势。

4. 使用建议

• Paimon 使用步骤：

  1. 创建Paimon Catalog并配置存储类型（如DLF 2.0）。
  2. 构建ODS层，通过Flink CDC实现MySQL数据同步至Paimon。
  3. 根据业务需求选择合适的增量数据产生机制（如Lookup或Full Compaction）。

• Hudi 使用步骤：

  1. 确保Flink计算引擎版本为vvr-4.0.11-flink-1.13及以上。
  2. 配置Hudi连接器，选择合适的文件系统（如OSS）。
  3. 使用Flink MySQL CDC Connector实现数据同步。

5. 注意事项

• Paimon：

  • 确保Flink版本与Paimon兼容。
  • 根据下游消费者需求合理配置增量数据产生机制。

• Hudi：

  • 字段修改限制：如需修改字段，需通过DLF控制台操作。
  • 退役风险：建议逐步迁移到Paimon或其他推荐方案。

综上所述，Paimon 是更适合Flink CDC实时计算的数据湖方案，尤其是在需要高实时性和灵活增量数据处理的场景下。