Flink支持mysql-cdc实时数据到hudi的？

Flink本身并不直接支持从MySQL的CDC（Change Data Capture）实时数据到Hudi的写入。但是，你可以通过以下步骤实现这个功能：

1. 使用Debezium等工具从MySQL获取CDC数据：Debezium是一个分布式平台，可以捕获数据库的变更数据并发布为事件流。你可以配置Debezium连接到MySQL，将CDC数据发布到Kafka或其他消息队列。

2. 使用Flink消费Kafka中的CDC数据：在Flink中创建一个DataStream，从Kafka中消费包含MySQL CDC数据的消息。

3. 处理和转换CDC数据：在Flink中对消费到的CDC数据进行必要的处理和转换，例如清洗、聚合、JOIN等操作。

4. 将处理后的数据写入Hudi：虽然Flink自身并未提供直接写入Hudi的 connector，但你可以使用Flink的Hadoop OutputFormat或者自定义Sink Function来实现将数据写入Hudi。

以下是一个简化的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

public class MySQLToHudi {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        final StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 从Kafka消费CDC数据
        DataStream<Row> cdcDataStream = env.addSource(...); // 使用相应的Kafka连接器

        // 处理和转换CDC数据
        DataStream<Row> processedDataStream = cdcDataStream.map(new MapFunction<Row, Row>() {
            @Override
            public Row map(Row value) throws Exception {
                // 进行数据处理和转换
                return value;
            }
        });

        // 定义Hudi表的元数据
        String hudiTablePath = "hdfs://path/to/hudi/table";
        String hudiTableName = "my_hudi_table";
        String hudiTableType = "MERGE_ON_READ";

        // 将处理后的数据写入Hudi（这里是一个示例，实际需要根据Hudi的API编写自定义Sink Function）
        processedDataStream.addSink(new HudiSinkFunction(hudiTablePath, hudiTableName, hudiTableType));

        env.execute("MySQL CDC to Hudi");
    }
}

class HudiSinkFunction extends RichSinkFunction<Row> {
    private transient HoodieWriteClient hoodieWriteClient;
    private String hudiTablePath;
    private String hudiTableName;
    private String hudiTableType;

    public HudiSinkFunction(String hudiTablePath, String hudiTableName, String hudiTableType) {
        this.hudiTablePath = hudiTablePath;
        this.hudiTableName = hudiTableName;
        this.hudiTableType = hudiTableType;
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);

        // 初始化Hudi Write Client
        // ...
    }

    @Override
    public void invoke(Row value, Context context) throws Exception {
        // 将Row转换为Hudi记录
        HoodieRecord record = convertToHudiRecord(value);

        // 写入Hudi
        hoodieWriteClient.insert(record);
    }

    private HoodieRecord convertToHudiRecord(Row row) {
        // 实现Row到HoodieRecord的转换
        // ...
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();

        if (hoodieWriteClient != null) {
            hoodieWriteClient.close();
        }
    }
}

支持。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”