MySQL CDC 读取数据到第一层hudi表，再从第一层hudi表分组聚合运算加载到第二层hudi

首先，变更数据捕获 (CDC) 工具不是为了处理回撤而设计的，它主要用于捕获数据库中的更改并将其应用于目标系统。但是，在处理CDC数据时，可以应用一些策略来减少回撤的影响：

目标表设定合适的主键 对于每个表，应该设定一个唯一的主键，这可以帮助保证目标表中没有重复数据。当然，你也可以依赖Hudi自身的merge-on-read功能进行去重。

使用合适的CDC工具和策略 在选择CDC工具时，可以使用一些具有可靠CDC能力的工具，如Debezium、Maxwell等，这些工具提供了事务级别的变更捕获和处理，并能够向下推送变更事件。

此外，合理的CDC策略也可以减小回撤造成的影响。比如采用增量更新的方式，只将增量更新应用于目标系统，而不是全量更新。

客户端数据处理 除了CDC工具和策略，您还可以通过一些客户端数据处理方法来降低回撤的问题。例如，可以使用插入批处理或基于时间戳的条件更新等方法，对数据进行处理。

总之，在处理MySQL CDC数据时，需要结合CDC工具、技术和策略来减少回撤的影响，并在数据处理过程中进行适当的优化和改进来达到更好的效果。

可以通过以下两种方式来实现：

• 1. 设置Hudi表的“keepDeletes"参数为“true”

  在创建或更新Hudi表时，可以通过设置"keepDeletes"参数为"true"，来指示Hudi在加载数据时保留删除操作。在聚合数据时，如果有任何旧值被删除，则新的聚合值将覆盖他们。

• 1. 自定义Hudi表的合并策略

  Hudi提供了自定义合并策略的功能，可以在合并数据时对数据进行更灵活的处理。可以针对表中的每个分区定义自定义合并策略，并根据需要处理回撤操作。具体的实现方式可以参考Hudi官方文档中的合并策略示例。

需要注意的是，在使用Hudi处理回撤数据时，需要在源系统或者ETL工具中保留完整的历史数据记录，以便后续的数据加载和聚合操作。