数据湖系列（十七）Flink写入数据到Hudi

前面我们演示了使用spark写入数据相关的方案，然后使用hive查询。现如今flink比较流行，所以我们再来演示一个Flink把数据写入Hudi的案例。

重要说明

1、目前感觉Flink对于hudi的支持还不太好。我这边整个的测试结果是可以把数据写入到hudi中，但是没法从flink中查询出hudi的数据，也没法使用hive查询出数据。但是可以使用spark把数据给读取出来。

正文部分

这里我们还是演示一下使用flink sql来把数据写入到hudi中。

1）准备dinky环境

对于flink sql来说，最好的工具就是Dinky，我们在前面也介绍了很多的dinky教程，详情可参考：《Dinky教程》。这里目前dinky的最新版本是v1.0.0-r3版本，所以这里我们先安装一个：

2）添加flink依赖

这里我们的hudi版本还是使用0.14.1版本，所以我们的flink版本确定为1.17.2版本。我们把需要添加的flink依赖存放在dinky的${Dinky_Home}/extends/flink1.17/dinky目录下，我这里引入的jar包示例图如下：

备注：

1、这里除了flink自带的jar包之外，还需要额外下载两个包，分别是：flink-connector-jdbc-1.16.3.jar，flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0.jar

然后我们把dinky给启动起来。

3）准备一个mysql源库

这里我们准备一个mysql源库，主要的作用是把mysql的数据导入到hudi中去，这里我们准备的mysql源库的示例图如下：

4）dinky编写作业

接着我们进入到dinky中编写相关的作业，示例代码如下：

#创建源表
create table users(
  id int,
  name string,
  age int,
  tel varchar,
  version int ,
  deleted int,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) with (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://192.168.31.30:3306/test6',
  'username' = 'test6',
  'password' = '7fTWPb6W65A4wCjK',
  'table-name' = 'users'
);

#创建hudi表
create table users1(
  id int,
  name string,
  age int,
  tel varchar,
  version int ,
  deleted int,
  primary key (id) not enforced
)
 partitioned by (`version`)
 with (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://node1:9000/sink/hudi',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
  'write.option' = 'bulk_insert',
  'write.precombine.field' = 'version'
  );

#把源表数据插入到hudi表
insert into users1 select * from users;