Flink中MySQL作为数据源，能支持增量同步到Hudi？

是的，在 Flink 中可以支持 MySQL 数据源的增量同步到 Hudi 。Flink CDC 是一个高效且易于使用的工具，可以捕获 MySQL 数据库的变更事件，并以实时的方式同步到 Hudi 。以下是使用 Flink CDC 进行增量同步的一些关键步骤：

1. 在 MySQL 数据库中启用 binlog 功能，以便 Flink CDC 可以捕获数据库变更事件。
2. 安装 Flink CDC，并配置 MySQL 连接属性。
3. 编写 Flink SQL 作业，以连接到 MySQL 数据库并读取 binlog 中的变更。
4. 在 Flink SQL 作业中，定义一个 INSERT INTO TABLE ... SELECT FROM 的语句，将 binlog 中的数据写入 Hudi 表中。

是的，Apache Flink可以支持从MySQL数据库中读取增量数据，并将这些数据同步到Hudi。Flink提供了Flink CDC（Change Data Capture）Connector，可以从MySQL等数据库读取快照数据和增量数据。在Flink CDC 2.0中，实现了全程无锁读取，全量阶段并发读取以及断点续传的优化，更好地达到了“流批一体”。使用了Flink CDC的情况下，我们不需要担心全量增量同步的问题。

是的，你可以将 MySQL 数据库作为数据源与 Hudi 整合，以便实现增量同步。通常会配合Debezium Connector 或者 CDC Connector 实现数据抽取，使得 MySQL 变更数据可以实时同步到 Flink，并最终写入 Hudi 数据湖。

你也可以利用 CDC Connector 在 MySQL 和 Hudi 之间建立实时数据管道，以实现增量同步。示例配置：

val source = new FlinkJdbcInputFormatBuilder()
      .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
      .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb")
      .setUsername("root")
      .setPassword("")
      .setQuery("select * from users")
      // 对于 CDC 功能的支持
      .setDebeziumOptions(Map(
        "offsetStorageFileName" -> "/var/run/debezium/data.db",
        "offsetStorageTopicName" -> "mytopic"
      ))

建议使用 Kafka 或者 Kinesis 等消息队列进行缓冲和解耦，以提高整体的可靠性和吞吐量。

可以。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”