Flink CDC要操作hudi的元数据应该怎么办？

在使用Flink CDC操作Hudi元数据时，需要结合阿里云的DLF（Data Lake Formation）服务来管理元数据，并通过Flink SQL或相关配置完成对Hudi表的操作。以下是具体步骤和注意事项：

1. 前提条件

在操作之前，请确保以下条件已满足： - 已开通阿里云DLF服务，并创建了统一元数据。 - Flink计算引擎版本为vvr-4.0.11-flink-1.13及以上。 - Hudi表存储系统支持OSS或OSS-HDFS服务。 - DataFlow集群和DataLake集群位于同一VPC下。

2. 配置DLF Catalog

为了通过Flink CDC操作Hudi元数据，首先需要配置DLF Catalog，以便统一管理和访问Hudi表的元数据。

2.1 创建DLF Catalog

可以通过UI或SQL命令创建DLF Catalog，推荐使用UI方式： 1. 登录实时计算控制台。 2. 进入目标工作空间的控制台页面。 3. 单击数据管理 > 创建Catalog，选择DLF后单击下一步。 4. 填写DLF Catalog的相关参数，例如accessKeyId、accessKeySecret、warehouse路径等。

2.2 使用SQL创建DLF Catalog

如果选择通过SQL命令创建DLF Catalog，可以参考以下语句：

CREATE CATALOG dlf_catalog WITH (
    'type' = 'dlf',
    'access.key.id' = '<yourAccessKeyId>',
    'access.key.secret' = '<yourAccessKeySecret>',
    'warehouse' = 'oss://<yourOSSBucket>/<自定义存储位置>',
    'oss.endpoint' = '<oss.endpoint>',
    'dlf.endpoint' = '<dlf.endpoint>',
    'dlf.region-id' = '<dlf.region-id>'
);

注意：请确保warehouse路径与Hudi表的实际存储位置一致。

3. 使用Flink CDC写入Hudi表

通过Flink CDC将数据写入Hudi表时，需要正确配置Hudi连接器的WITH参数。

3.1 创建Hudi表

在DLF Catalog中创建Hudi表，示例如下：

CREATE TABLE dlf.dlf_testdb.hudi_table (
    id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    data STRING,
    dt STRING
) PARTITIONED BY (dt)
WITH (
    'connector' = 'hudi',
    'path' = 'oss://<yourOSSBucket>/<自定义存储位置>',
    'write.operation' = 'upsert',
    'hive_sync.enable' = 'true',
    'hive_sync.mode' = 'hms',
    'hive_sync.db' = 'dlf_testdb',
    'hive_sync.table' = 'hudi_table'
);

重要参数说明： - write.operation：指定写入模式，支持insert、upsert和bulk_insert。 - hive_sync.enable：是否开启同步元数据到Hive功能。 - hive_sync.mode：同步模式，推荐使用hms以兼容DLF元数据服务。

3.2 配置Flink CDC连接器

使用Flink CDC连接器捕获源数据库的变更数据，并将其写入Hudi表。示例如下：

CREATE TABLE mysql_cdc_source (
    id BIGINT,
    data STRING,
    PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = '<MySQL主机地址>',
    'port' = '3306',
    'username' = '<用户名>',
    'password' = '<密码>',
    'database-name' = '<数据库名>',
    'table-name' = '<表名>'
);

INSERT INTO dlf.dlf_testdb.hudi_table
SELECT * FROM mysql_cdc_source;

注意：确保Flink CDC连接器版本与Flink引擎版本兼容。

4. 管理Hudi元数据

通过DLF Catalog，您可以直接管理Hudi表的元数据，无需手动注册表。

4.1 查看元数据

在实时计算开发控制台的SQL开发页面左侧，单击元数据，即可查看DLF Catalog中管理的Hudi表。

4.2 删除Hudi表

如果需要删除Hudi表，可以执行以下SQL语句：

DROP TABLE dlf.dlf_testdb.hudi_table;

5. 注意事项

• 数据去重：如果需要全局去重，请开启write.insert.drop.duplicates参数（COW写模式）或确保定义了主键（MOR写模式）。
• 索引设置：对于长时间周期的更新，建议调整index.state.ttl参数以延长索引保存时间。
• 压缩策略：Merge On Read模式下，默认只有log文件，需调整compaction.delta_commits参数以更快触发压缩任务。

通过以上步骤，您可以成功使用Flink CDC操作Hudi元数据，并实现数据的实时写入和管理。