30分钟掌握沧湖一体化：flink+hudi（干货，建议收藏）_flink hudi sink

索引，将传入的记录键快速映射到文件（如果已存在记录键）。索引实现是可插拔的，Bloom过滤器-由于不依赖任何外部系统，因此它是默认配置，索引和数据始终保持一致。Apache HBase-对少量key更高效。在索引标记过程中可能会节省几秒钟。
数据，Hudi以两种不同的存储格式存储数据。实际使用的格式是可插入的，但要求具有以下特征–读优化的列存储格式（ROFormat），默认值为Apache Parquet；写优化的基于行的存储格式（WOFormat），默认值为Apache Avro。

为什么Hudi对于大规模和近实时应用很重要？

Hudi解决了以下限制

HDFS的可伸缩性限制
需要在Hadoop中更快地呈现数据
没有直接支持对现有数据的更新和删除
快速的ETL和建模
要检索所有更新的记录，无论这些更新是添加到最近日期分区的新记录还是对旧数据的更新，Hudi都允许用户使用最后一个检查点时间戳。此过程不用执行扫描整个源表的查询

Hudi的优势

HDFS中的可伸缩性限制。
Hadoop中数据的快速呈现
支持对于现有数据的更新和删除
快速的ETL和建模

（以上内容主要引用于：Apache Hudi 详解_风中云彩的博客-CSDN博客）

新架构与湖仓一体

通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。下面是架构图：

yH5BAAAAAAALAAAAAAOAA4AAAIMhI+py+0Po5y02qsKADs= 点击并拖拽以移动

MySQL 数据通过 Flink CDC 进入到 Kafka。之所以数据先入 Kafka 而不是直接入 Hudi，是为了实现多个实时任务复用 MySQL 过来的数据，避免多个任务通过 Flink CDC 接 MySQL 表以及 Binlog，对 MySQL 库的性能造成影响。

通过 CDC 进入到 Kafka 的数据除了落一份到离线数据仓库的 ODS 层之外，会同时按照实时数据仓库的链路，从 ODS->DWD->DWS->OLAP 数据库，最后供报表等数据服务使用。实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。

从架构图上，可以看到有一步数据修正 (重跑历史数据) 的动作，之所以有这一步是考虑到：有可能存在由于口径调整或者前一天的实时任务计算结果错误，导致重跑历史数据的情况。

而存储在 Kafka 的数据有失效时间，不会存太久的历史数据，重跑很久的历史数据无法从 Kafka 中获取历史源数据。再者，如果把大量的历史数据再一次推到 Kafka，走实时计算的链路来修正历史数据，可能会影响当天的实时作业。所以针对重跑历史数据，会通过数据修正这一步来处理。

总体上说，这个架构属于 Lambda 和 Kappa 混搭的架构。流批一体数据仓库的各个数据链路有数据质量校验的流程。第二天对前一天的数据进行对账，如果前一天实时计算的数据无异常，则不需要修正数据，Kappa 架构已经足够。

（本节内容，引用自：37 手游基于 Flink CDC + Hudi 湖仓一体方案实践）

最佳实践

版本搭配

版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：
flinkhudi1.12.20.9.01.13.10.10.0
官方说的支持版本是这样，不过目前我的1.13和0.10组合并没有配置成功，所以大家还是尽量选择 1.12.2+0.9.0 吧，配合scala 2.11 。

下载hudi

https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hudi/hudi-flink-bundle

执行

如果将

hudi-flink-bundle_2.11-0.9.0.jar

放到了

flink/lib

下，则只需要如下执行即可，否则会出现各种找不到类的异常

bin/sql-client.sh embedded

Flink on hudi

新建maven工程，修改pom如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>flink_hudi_test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>


        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-core</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>

        <!--        <dependency>-->
        <!--            <groupId>org.apache.flink</groupId>-->
        <!--            <artifactId>flink-jdbc_2.12</artifactId>-->
        <!--            <version>1.10.3</version>-->
        <!--        </dependency>-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-common</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_2.11</artifactId>
            <version>1.12.2</version>
            <type>test-jar</type>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
            <version>1.2.0</version>
        </dependency>


<!--        <dependency>-->
<!--            <groupId>org.apache.hudi</groupId>-->
<!--            <artifactId>hudi-flink-client</artifactId>-->
<!--            <version>0.9.0</version>-->
<!--        </dependency>-->
<!--        <dependency>-->
<!--            <groupId>org.apache.hudi</groupId>-->
<!--            <artifactId>hudi-common</artifactId>-->
<!--            <version>0.9.0</version>-->
<!--        </dependency>-->

<!--        <dependency>-->
<!--            <groupId>org.apache.hudi</groupId>-->
<!--            <artifactId>hudi-hadoop-mr-bundle</artifactId>-->
<!--            <version>0.9.0</version>-->
<!--        </dependency>-->


        <dependency>
            <groupId>org.apache.hudi</groupId>
            <artifactId>hudi-flink-bundle_2.11</artifactId>
            <version>0.9.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.49</version>
        </dependency>


    </dependencies>
</project>

我们通过构建查询

insert into t2 select replace(uuid(),'-',''),id,name,description,now() from mysql_binlog

将创建的mysql表，插入到hudi里。

package name.lijiaqi;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class MysqlToHudiExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings);

        tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);

        // 数据源表
        String sourceDDL =
                "CREATE TABLE mysql_binlog (\n" +
                        " id INT NOT NULL,\n" +
                        " name STRING,\n" +
                        " description STRING\n" +
                        ") WITH (\n" +
                        " 'connector' = 'jdbc',\n" +
                        " 'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test', \n"+
                        " 'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', \n"+
                        " 'username' = 'root',\n" +
                        " 'password' = 'dafei1288', \n" +
                        " 'table-name' = 'test_cdc'\n" +
                        ")";

        // 输出目标表
        String sinkDDL =
                "CREATE TABLE t2(\n" +
                        "\tuuid VARCHAR(20),\n"+
                        "\tid INT NOT NULL,\n" +
                        "\tname VARCHAR(40),\n" +
                        "\tdescription VARCHAR(40),\n" +
                        "\tts TIMESTAMP(3)\n"+
//                        "\t`partition` VARCHAR(20)\n" +
                        ")\n" +
//                        "PARTITIONED BY (`partition`)\n" +
                        "WITH (\n" +
                        "\t'connector' = 'hudi',\n" +
                        "\t'path' = 'hdfs://172.19.28.4:9000/hudi_t4/',\n" +
                        "\t'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
                        ")" ;
        // 简单的聚合处理
        String transformSQL =
                "insert into t2 select replace(uuid(),'-',''),id,name,description,now()  from mysql_binlog";

        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
        tableEnv.executeSql(sinkDDL);
        TableResult result = tableEnv.executeSql(transformSQL);
        result.print();

        env.execute("mysql-to-hudi");
    }
}

查询hudi

package name.lijiaqi;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class ReadHudi {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings);

        tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);

        String sourceDDL =
                "CREATE TABLE t2(\n" +
                        "\tuuid VARCHAR(20),\n"+
                        "\tid INT NOT NULL,\n" +
                        "\tname VARCHAR(40),\n" +
                        "\tdescription VARCHAR(40),\n" +
                        "\tts TIMESTAMP(3)\n"+
//                        "\t`partition` VARCHAR(20)\n" +
                        ")\n" +
//                        "PARTITIONED BY (`partition`)\n" +
                        "WITH (\n" +
                        "\t'connector' = 'hudi',\n" +
                        "\t'path' = 'hdfs://172.19.28.4:9000/hudi_t4/',\n" +
                        "\t'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
                        ")" ;
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
        TableResult result2 = tableEnv.executeSql("select * from t2");
        result2.print();

        env.execute("read_hudi");
    }
}

展示结果

Flink CDC 2.0 on Hudi

添加依赖

添加如下依赖到$FLINK_HOME/lib下

hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar (修改 Master 分支的 Hudi Flink 版本为 1.13.2 然后构建)
hadoop-mapreduce-client-core-2.7.3.jar (解决 Hudi ClassNotFoundException)
flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.0.jar
flink-format-changelog-json-2.0.0.jar
flink-sql-connector-kafka_2.11-1.13.2.jar

**注意，在寻找jar的时候，

cdc 2.0

更新过

group id

，不再试

com.alibaba.ververica

而是改成了

com.ververica

flink sql cdc on hudi

创建mysql cdc表

CREATE  TABLE mysql_users (
    id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED ,
    name STRING,
    birthday TIMESTAMP(3),
    ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = 'dafei1288',
    'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai',
    'database-name' = 'test',
    'table-name' = 'users'   
);

# **写在最后**

为了这次面试，也收集了很多的面试题！

以下是部分面试题截图

![Java程序员秋招三面蚂蚁金服，我总结了所有面试题，也不过如此](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f7c2e06fcee43f5962041b28899a3032.webp?x-oss-process=image/format,png)
Y NOT ENFORCED ,
    name STRING,
    birthday TIMESTAMP(3),
    ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
    'connector' = 'mysql-cdc',
    'hostname' = 'localhost',
    'port' = '3306',
    'username' = 'root',
    'password' = 'dafei1288',
    'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai',
    'database-name' = 'test',
    'table-name' = 'users'   
);

# **写在最后**

为了这次面试，也收集了很多的面试题！

以下是部分面试题截图

[外链图片转存中...(img-eEI9zNAD-1723525790091)]

标签： flink 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/2401_85954670/article/details/141161357
版权归原作者 2401_85954670 所有，如有侵权，请联系我们删除。

30分钟掌握沧湖一体化：flink+hudi（干货，建议收藏）_flink hudi sink

为什么Hudi对于大规模和近实时应用很重要？

Hudi的优势

新架构与湖仓一体

最佳实践

版本搭配

下载hudi

执行

Flink on hudi

Flink CDC 2.0 on Hudi

添加依赖

flink sql cdc on hudi

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