flinkSQL 读kafka写hudi表 写入巨慢，有遇到过的没？

是的，在FlinkSQL通过Kafka源向Hudi表写入数据可能会由于各种因素而变得很慢，例如数据量、网络延迟、硬件性能等。以下是排查和提高写入性能的一些建议：

1. 检查Flink作业的吞吐量指标。你可以使用Flink的Web UI或已配置的度量报告器监控每秒处理的记录数、处理每个记录所花费的时间以及其他相关指标。这将有助于确定管道中是否存在瓶颈。
2. 使用最新的Flink和Hudi版本。这两个项目都在积极开发中，因此升级到最新版本可能会提高性能。确保你也升级任何可能影响性能的依赖项（例如Java运行时、操作系统内核等）。
3. 调整Flink作业的并发性。如果你的硬件资源充足，可以尝试增加任务数量或并行度，以充分利用计算能力并提高写入速度。
4. 考虑使用更高效的序列化方式。默认情况下，Flink使用Java对象的序列化方式，但这种做法可能会消耗大量CPU周期和内存资源。你可以考虑改用更高效的序列化框架（例如Avro或Protobuf）来提高性能。
5. 调整Hudi的写入策略。Hudi提供了不同的写入模式（例如MERGE_ON_READ、OVERWRITE_WITH_SCHEMA_EVOLUTION等），可以根据你的业务场景选择最适合的写入策略。另外，你还可以调整Hudi的其他参数（例如batch size、max commit retries等）来优化写入性能。
6. 最后，请务必遵循最佳实践和建议来部署和维护你的Flink和Hudi环境，包括但不限于优化硬件配置、避免瓶颈、保持软件栈更新等。

如果您在 Flink SQL 中读取 Kafka 数据并写入 Hudi 表时遇到了性能问题，可能是由于以下几个原因引起的：

1. Flink SQL 中 Kafka Source 和 Hudi Sink 的配置不合适

如果 Kafka Source 和 Hudi Sink 配置不当，可能会导致读取或写入速度过慢。为了优化读取速度，请检查 Kafka Source 是否启用了并行消费，并尽可能提高其并行度。同时，请检查 Hudi Sink 是否启用了批量写入，并适当增大批次大小。
此外，请确认您的网络带宽是否足够大，以满足 Flink SQL 的需求。

1. Hudi 表的索引设置不合适

如果您在 Hudi 表上设置了过多的索引，可能会导致写入速度变慢。为了避免这种情况，请检查您的 Hudi 表是否有不必要的索引，并尝试移除不需要的索引。
此外，请确保您的 Hudi 表支持批处理模式。对于大多数场景，建议您使用 AppendOnly 或 UpsertIngestion Mode，因为这两种模式比 DeltaIngestion 更加高效。

1. 其他因素

除此之外，还可能存在其他可能导致性能下降的因素，如磁盘 I/O 性能、Java 内存管理等。建议您检查系统的整体负载情况，并尝试优化相关配置。

Flink SQL读写Kafka和Hudi表的速度主要取决于以下几个因素：

1. Kafka的数据量：如果Kafka的主题中有大量的消息，那么读取速度就会受到限制。

2. Flink的任务并行度：如果你的任务并行度设置得较低，那么处理数据的速度也会较慢。

3. Hudi表的存储结构：Hudi表的数据存储结构也会影响写入速度，例如，如果Hudi表的数据存储在HDFS上，那么写入速度就会受到网络带宽的限制。

4. Flink的内存配置：Flink的内存配置也会影响任务的处理速度，例如，如果Flink的JVM堆内存设置得较小，那么在处理大量数据时可能会导致OOM错误。

5. Flink的I/O配置：Flink的I/O配置也会影响任务的处理速度，例如，如果Flink的I/O缓冲区大小设置得较小，那么在处理大量数据时可能会导致I/O阻塞。

你可以根据以上的因素进行检查和调整，以提高Flink SQL读写Kafka和Hudi表的速度。