flink cdc 读取mysql数据写入hudi表中,为什么出现这种情况?

flink cdc 读取mysql数据写入hudi表中,再用flinksql查询hudi表数据写入另一个hudi表中,源表数据删除,第一个hudi表中数据成功删除,第二个hudi表中数据没有删除。有大神知道怎么回事吗?

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小小鹿鹿鹿 2024-03-11 18:08:23 102 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

问题分析

根据您的描述,Flink CDC 从 MySQL 源表读取数据并写入第一个 Hudi 表(Hudi Table A),然后通过 Flink SQL 查询 Hudi Table A 的数据并写入第二个 Hudi 表(Hudi Table B)。当源表中的数据被删除时,Hudi Table A 中的数据成功删除,但 Hudi Table B 中的数据未同步删除。

此问题的核心在于 Hudi 表的 UPSERT 和 DELETE 语义 以及 Flink SQL 在处理 Hudi 表时的行为。以下是详细分析和解决方案。


可能原因及解决方案

1. Hudi 表的 DELETE 语义传播问题

Hudi 支持 ACID 语义,默认提供 SNAPSHOT ISOLATION 隔离级别,并支持 UPSERT 和 DELETE 操作。然而,DELETE 操作的传播依赖于下游任务是否正确处理了删除标记(Delete Marker)。

  • 原因:在 Flink SQL 查询 Hudi Table A 并写入 Hudi Table B 的过程中,可能未正确传递删除标记。Hudi 的删除操作是通过在数据中插入一条带有 is_deleted 标记的记录实现的。如果下游任务未识别或未处理该标记,则 Hudi Table B 中的数据不会被删除。

  • 解决方案

    • 确保 Flink SQL 查询 Hudi Table A 时启用了 Changelog 模式(Changelog Mode),以便捕获包括删除操作在内的所有变更数据流。
    • 在写入 Hudi Table B 时,确保目标表的写入模式支持 DELETE 操作。例如,使用 upsert 写操作类型,并确保目标表的主键与源表一致。

2. Flink SQL 查询逻辑未处理删除事件

Flink SQL 默认会生成 Changelog 流,包含 INSERT、UPDATE 和 DELETE 事件。但如果查询逻辑未显式处理 DELETE 事件,则可能导致下游表无法感知删除操作。

  • 原因:Flink SQL 查询 Hudi Table A 时,可能仅处理了 INSERT 和 UPDATE 事件,而忽略了 DELETE 事件。

  • 解决方案

    • 在 Flink SQL 查询中,显式处理 DELETE 事件。例如,使用 INSERT INTOUPSERT INTO 语法时,确保目标表能够接收并处理删除标记。
    • 如果目标表不支持 DELETE 操作,可以通过自定义逻辑(如过滤条件)手动处理删除事件。

3. Hudi 表的索引机制导致数据未删除

Hudi 使用索引机制来保证数据的唯一性。如果 Hudi Table B 的索引配置不当,可能导致删除操作未能正确生效。

  • 原因:Hudi Table B 的索引配置可能未正确映射到 Hudi Table A 的主键,导致删除操作无法匹配到对应记录。

  • 解决方案

    • 检查 Hudi Table B 的索引配置,确保其主键与 Hudi Table A 的主键一致。
    • 如果使用了自定义分区字段,确保分区字段的值在两个表中保持一致。

4. Flink 作业的 Checkpoint 和 State 配置问题

Flink 作业的状态管理和 Checkpoint 配置可能影响 DELETE 操作的传播。

  • 原因:如果 Flink 作业的 Checkpoint 配置不当,可能导致 DELETE 事件在状态恢复时丢失。

  • 解决方案

    • 确保 Flink 作业启用了 Checkpoint,并设置了合理的间隔时间(如 1 分钟)。
    • 检查 Flink 作业的日志,确认是否有 DELETE 事件被正确捕获和处理。

具体操作步骤

以下是针对上述问题的具体操作步骤:

  1. 启用 Changelog 模式

    • 在 Flink SQL 查询 Hudi Table A 时,确保启用了 Changelog 模式。例如:
      CREATE TABLE hudi_table_a (
       id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
       name STRING,
       age INT
      ) WITH (
       'connector' = 'hudi',
       'path' = 'oss://your-bucket/hudi-table-a',
       'table.type' = 'COPY_ON_WRITE',
       'changelog.enabled' = 'true'
      );
      
  2. 确保目标表支持 DELETE 操作

    • 在写入 Hudi Table B 时,使用 upsert 写操作类型,并确保目标表的主键与源表一致。例如:
      CREATE TABLE hudi_table_b (
       id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
       name STRING,
       age INT
      ) WITH (
       'connector' = 'hudi',
       'path' = 'oss://your-bucket/hudi-table-b',
       'table.type' = 'COPY_ON_WRITE',
       'write.operation' = 'upsert'
      );
      
  3. 检查索引配置

    • 确保 Hudi Table B 的索引配置与 Hudi Table A 一致。例如,使用相同的主键和分区字段。
  4. 优化 Flink 作业配置

    • 启用 Checkpoint 并设置合理的间隔时间:
      execution.checkpointing.interval: 60000
      
    • 检查 Flink 作业日志,确认 DELETE 事件是否被正确捕获。
  5. 验证数据一致性

    • 在 Hudi Table A 和 Hudi Table B 中分别查询数据,确认 DELETE 操作是否生效。例如:
      SELECT * FROM hudi_table_a WHERE id = 1;
      SELECT * FROM hudi_table_b WHERE id = 1;
      

总结

通过以上分析和操作步骤,您可以解决 Hudi 表中 DELETE 操作未同步的问题。关键点在于确保 Flink SQL 查询逻辑正确处理 DELETE 事件,并在目标表中启用支持 DELETE 操作的配置。如果问题仍未解决,建议检查 Flink 作业的日志和 Hudi 表的元数据,进一步定位问题根源。

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