Flink Hudi DataStream API代码示例

Flink CDC是Flink的一个功能模块，用于实时捕获和处理数据库变更。它可以将数据库中的变更数据以流的形式输出，并提供了一些API和工具来支持数据的转换和处理。 Hudi（Hadoop Upserts anD Incrementals）是一种用于大规模数据湖的开源存储和处理框架。它提供了基于日志的增量写入和查询功能，支持数据的实时插入、更新和查询。通过将Flink CDC和Hudi结合使用，可以实现将通过Flink CDC捕获到的两张表的数据合并成一张视图，并同时写入到数据湖（Hudi）和Kafka中。 具体步骤如下： 1. 首先需要配置Flink CDC来捕获两张表的变更数据。根据具体的数据库类型和配置，将Flink CDC连接到数据库，并配置需要捕获的表信息。 2. 使用Flink的DataStream API来处理捕获到的变更数据。你可以使用Flink的转换和操作函数来对数据进行合并、过滤、转换等操作，以满足你的需求。 3. 将处理后的数据同时写入到数据湖（Hudi）和Kafka中。你可以使用Flink的Hudi Sink和Kafka Sink来将数据写入到相应的目标系统中。配置Hudi Sink时，你需要指定Hudi的表名、数据写入模式（例如增量写入或覆盖写入）、存储路径等信息。配置Kafka Sink时，你需要指定Kafka的连接信息、主题等信息。 4. 确保Flink应用程序在运行时具备足够的资源和容错机制。你可以根据数据量和处理需求来调整Flink任务的并行度、内存分配等参数，以保证流处理的性能和可靠性。 总结起来，通过配置Flink CDC来捕获数据库的变更数据，然后使用Flink的DataStream API来处理数据，并将处理后的数据同时写入到Hudi和Kafka中，就可以实现Flink CDC和Hudi的结合应用。这样可以将两张表的数据合并成一张视图，并且将数据保存到数据湖和发送到Kafka中。