mysql cdc2.1 到 hudi1.0，表里面的历史旧数据的增删改无法同步到hudi 有遇

在处理MySQL CDC（Change Data Capture）2.1版本到Hudi 1.0版本的数据同步问题时，特别是涉及到历史数据的增删改无法正确同步至Hudi的情况，这可能与几个关键因素相关。虽然直接的知识库参考资料未明确提及此特定场景，但我们可以基于通用的同步原理和已有的配置指导来分析并提供解决方案思路。

可能的原因分析

1. CDC配置不准确：确保MySQL的CDC配置正确捕获了所有需要同步的历史变更事件，包括初始全量数据及之后的增量变更（INSERT、UPDATE、DELETE）。检查是否遗漏了对历史数据变更日志的读取。

2. Hudi兼容性与配置：Hudi 1.0可能需要特定的写入模式（如COPY_ON_WRITE或MERGE_ON_READ）以及恰当地配置hoodie.properties以支持从外部数据源高效地摄取历史变更数据。确认Hudi表是否正确设置了时间旅行功能，以便能够追溯历史版本。

3. 同步工具或作业配置：如果使用的是如DataX、Flink或Spark等工具进行数据同步，需检查这些工具的作业配置是否正确识别并应用了MySQL CDC输出的变更信息，同时要适配Hudi的写入要求，比如事务管理、并发控制和数据分区策略。

解决方案建议

1. 复查并优化CDC配置：重新审视MySQL CDC的配置，确保它覆盖了所有分库分表，并且正确解析了Binlog中的历史变更记录。考虑使用支持全量+增量同步的工具或服务，确保历史数据的一次性迁移与后续变更的连续捕获。

2. 调整Hudi表配置：

   • 确保Hudi表初始化时包含了必要的字段以支持变更数据处理，例如操作类型（insert, update, delete）标记。
   • 配置合适的Hudi写入模式，对于需要频繁更新的场景推荐使用MERGE_ON_READ模式。
   • 根据业务需求设置合理的compaction策略，以优化查询性能和存储效率。

3. 优化同步作业：

   • 使用支持CDC处理的ETL框架（如Apache Flink或Spark Streaming），确保它们能够精确转换并应用MySQL CDC的变更事件到Hudi表中。
   • 在同步作业中加入错误处理逻辑，确保任何同步失败都能被记录并适当重试，避免数据丢失。

4. 测试与验证：在生产环境部署前，务必在测试环境中进行全面的端到端测试，验证历史数据的加载以及实时变更的同步效果，确保数据一致性和完整性。

5. 监控与调优：实施严格的监控机制，跟踪同步任务的状态、性能指标和数据质量，根据实际情况调整同步参数，如批处理大小、并发度等，以达到最佳同步效率和稳定性。

综上所述，解决MySQL CDC到Hudi历史数据同步问题的关键在于细致的配置审查、适当的工具选择与作业设计，以及充分的事前测试与持续的运维监控。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。