Flink SQL+Hudi数据入湖与分析实践

数据湖构建（Hudi）可以结合实时计算Flink版，以及Flink CDC相关技术，实现灵活定制化的数据入湖。并利用DLF统一元数据管理、权限管理等能力，实现数据湖多引擎分析、数据湖管理等功能。本文为您介绍Flink+DLF数据湖方案具体步骤。

背景信息

操作流程

步骤一：准备MySQL数据

CREATE DATABASE testdb;
CREATE TABLE testdb.student (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `name` varchar(256) DEFAULT NULL,
  `age` bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

INSERT INTO testdb.student VALUES (1,'name1',10);
INSERT INTO testdb.student VALUES (2,'name2',20);

步骤二：创建Flink入湖作业

-- 创建数据源表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_source (
  id INT,
  name VARCHAR (256),
  age INT,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
)
WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  -- hostname替换为RDS的连接地址
  'hostname' = 'rm-xxxxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com',
  'port' = '3306',
  'username' = '<RDS user name>',
  'password' = '<RDS password>',
  'database-name' = '<RDS database>',
  -- table-name为数据源表，本例中填步骤二创建的student表
  'table-name' = 'student'
);

-- catalog名为步骤二创建的dlf catalog name，本例中填dlf
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dlf.dlf_testdb;

-- 创建目标表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dlf.dlf_testdb.student_hudi (
  id    BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name  STRING,
  age    BIGINT
) WITH(
  'connector' = 'hudi'
);

-- 创建流SQL作业
INSERT INTO dlf.dlf_testdb.student_hudi SELECT * FROM student_source  /*+ OPTIONS('server-id'='123456') */;

步骤三：使用DLF数据湖分析

select * from dlf_testdb.student_hudi;

原文地址：https://blog.csdn.net/u010739163/article/details/143053944

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