请问如果想要在一个Flink CDC作业中将mysql的某库表的记录根据字段值的不同自动写入不同的？

要在Flink CDC作业中实现将MySQL表的记录根据字段值的不同自动写入不同的Hudi表中，可以通过以下步骤完成配置和实现。以下是详细的解决方案：

1. 配置MySQL CDC源表

首先，需要定义一个MySQL CDC源表来捕获MySQL数据库中的变更数据。可以使用CREATE TABLE语句定义源表，并通过WITH参数指定连接器为mysql-cdc。

示例代码如下：

CREATE TABLE mysql_source (
    id BIGINT,
    name STRING,
    other_columns STRING, -- 根据实际表结构定义其他字段
    PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = 'flinkuser',
    'password' = 'flinkpw',
    'database-name' = 'mydb',
    'table-name' = 'my_table',
    'scan.startup.mode' = 'initial'
);

注意： - scan.startup.mode设置为initial时，会先读取全量数据，然后切换到增量模式读取Binlog。 - 如果需要匹配多个表或库，可以使用正则表达式配置database-name和table-name。

2. 定义多个Hudi目标表

接下来，需要为每个可能的目标表（如test1、test2）定义对应的Hudi表。可以使用CREATE TABLE语句定义这些表。

示例代码如下：

CREATE TABLE hudi_test1 (
    id BIGINT,
    name STRING,
    other_columns STRING, -- 根据实际表结构定义其他字段
    PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'hudi',
    'path' = '/path/to/hudi/test1',
    'write.operation' = 'upsert'
);

CREATE TABLE hudi_test2 (
    id BIGINT,
    name STRING,
    other_columns STRING, -- 根据实际表结构定义其他字段
    PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'hudi',
    'path' = '/path/to/hudi/test2',
    'write.operation' = 'upsert'
);

注意： - write.operation可以设置为upsert、insert或bulk_insert，具体取决于业务需求。 - Hudi表的路径需要根据实际存储位置进行配置。

3. 使用动态路由逻辑

为了实现根据name字段的值动态写入不同的Hudi表，可以使用Flink SQL的条件插入功能（INSERT INTO ... SELECT ... WHERE ...）。通过在SELECT语句中添加过滤条件，将不同name值的记录路由到对应的目标表。

示例代码如下：

-- 将name='test1'的记录写入hudi_test1表
INSERT INTO hudi_test1
SELECT * FROM mysql_source
WHERE name = 'test1';

-- 将name='test2'的记录写入hudi_test2表
INSERT INTO hudi_test2
SELECT * FROM mysql_source
WHERE name = 'test2';

注意： - 每个INSERT INTO语句对应一个目标表，通过WHERE条件实现动态路由。 - 如果目标表数量较多，可以考虑使用脚本生成SQL语句以简化开发。

4. 配置并行度和资源优化

为了提高作业性能，可以根据数据量和集群资源合理配置并行度。例如，在WITH参数中设置sink.parallelism，或者在Flink作业的全局配置中调整默认并行度。

示例配置：

SET 'parallelism.default' = '4';

重要提醒： - 如果使用MySQL CDC源表，确保server-id范围足够大以支持并发读取。 - 对于Hudi表，write.tasks参数可以控制写任务的并发数，避免小文件过多的问题。

5. 调试和验证

在正式部署之前，建议使用Flink的调试功能验证作业逻辑是否正确。可以通过上传测试数据或使用线上数据进行本地验证。

操作步骤： 1. 在实时计算控制台创建Session集群。 2. 编写SQL作业代码，并在ETL页面点击“调试”。 3. 上传CSV格式的调试数据，验证数据是否正确路由到目标表。

注意： - 调试功能仅支持SQL作业，且不支持CTAS和CDAS语法。 - 默认情况下，Flink读取1000条数据后会自动暂停。

总结

通过上述步骤，您可以实现基于字段值动态路由的Flink CDC作业，将MySQL表的记录写入不同的Hudi表中。关键点包括： 1. 配置MySQL CDC源表以捕获变更数据。 2. 定义多个Hudi目标表。 3. 使用条件插入语句实现动态路由。 4. 优化并行度和资源配置。 5. 使用调试功能验证作业逻辑。

希望以上内容能够帮助您顺利完成配置！