1、flink流式写入hudi表时，Changelog模式和Append模式区别

在 Flink 中，流式写入 Hudi 表时，可以使用不同的模式来处理数据变更（changelog）。主要的两种模式是 Changelog 模式和 Append 模式。它们在处理数据插入、更新、删除等操作时的行为有所不同。

Changelog 模式

Changelog 模式（变更日志模式）处理数据流中的变更记录。每条记录可以是插入、更新或删除操作。这种模式通常用于需要处理复杂变更逻辑的场景。

特点：

1. 记录类型支持：支持 INSERT、UPDATE、DELETE 三种记录类型。
2. 数据一致性：确保数据在多次更新和删除操作后的一致性。
3. 适用场景：适用于有频繁更新和删除操作的数据流。

优点：

• 可以高效处理更新和删除操作。
• 适合需要保持最新数据状态的场景，如维表更新、实时数据修正等。

缺点：

• 相对复杂的变更处理逻辑，可能会增加一定的性能开销。

Append 模式

Append 模式（追加模式）只处理插入操作，假设数据流中所有记录都是新的插入。这种模式适用于只追加数据的场景，而不考虑更新和删除操作。

特点：

1. 记录类型支持：只支持 INSERT 记录类型。
2. 数据写入：每条记录都被视为新的插入，不会覆盖或删除已有记录。
3. 适用场景：适用于数据只追加、不需要更新或删除的场景。

优点：

• 写入逻辑简单，性能较高。
• 适合只需要追加数据的场景，如日志数据、传感器数据等。

缺点：

• 无法处理数据的更新和删除操作，数据一致性较低。

配置示例

以下是如何在 Flink 中配置这两种模式的示例代码：

配置 Append 模式

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;public class AppendModeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();Configuration conf = new Configuration();conf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "append_mode_table");conf.setBoolean("hoodie.datasource.write.insert.drop.duplicates", false);DataStream<Row> dataStream = ... // your data stream// 设置 Append 模式OptionsResolver.setAppendMode(conf, true);sinkHudi(conf, dataStream);env.execute("Flink Append Mode Example");}public static void sinkHudi(Configuration conf, DataStream<Row> dataStream) {DataStream<HoodieRecord> hoodieRecordDataStream = Pipelines.bootstrap(conf, dataStream);Pipelines.hoodieStreamWrite(conf, hoodieRecordDataStream);}
}

配置 Changelog 模式

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;public class ChangelogModeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();Configuration conf = new Configuration();conf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "changelog_mode_table");conf.setBoolean("hoodie.datasource.write.insert.drop.duplicates", true);DataStream<Row> dataStream = ... // your data stream// 设置 Changelog 模式OptionsResolver.setAppendMode(conf, false);sinkHudi(conf, dataStream);env.execute("Flink Changelog Mode Example");}public static void sinkHudi(Configuration conf, DataStream<Row> dataStream) {DataStream<HoodieRecord> hoodieRecordDataStream = Pipelines.bootstrap(conf, dataStream);Pipelines.hoodieStreamWrite(conf, hoodieRecordDataStream);}
}

总结

• Append 模式：只处理插入操作，适用于只追加数据的场景，写入性能较高，但不支持数据的更新和删除。
• Changelog 模式：处理插入、更新和删除操作，适用于需要处理复杂数据变更的场景，能够确保数据的一致性。

根据具体的业务需求选择合适的模式，可以有效地提升数据处理效率和数据一致性。

2、flink流式写入hudi表时，设置了Changelog模式，还需要设置write.operation参数吗

在 Flink 流式写入 Hudi 表时，如果已经设置了 Changelog 模式，write.operation 参数的配置仍然是必要的。这是因为 write.operation 参数决定了 Hudi 如何处理和应用变更记录，例如插入、更新和删除操作。

Changelog 模式下的 write.operation 参数

在 Changelog 模式下，write.operation 参数一般设置为 upsert，因为 Changelog 模式需要处理数据的插入、更新和删除操作。upsert 操作可以确保新记录被插入，现有记录被更新。

以下是配置示例：

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;public class ChangelogModeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);Configuration conf = new Configuration();conf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "changelog_mode_table");conf.setString("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");conf.setString("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id"); // 根据具体表结构设置conf.setString("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts"); // 根据具体表结构设置// 其他必要配置// ...DataStream<Row> dataStream = ... // your data stream// 设置 Changelog 模式OptionsResolver.setAppendMode(conf, false);sinkHudi(conf, dataStream);env.execute("Flink Changelog Mode Example");}public static void sinkHudi(Configuration conf, DataStream<Row> dataStream) {DataStream<HoodieRecord> hoodieRecordDataStream = Pipelines.bootstrap(conf, dataStream);Pipelines.hoodieStreamWrite(conf, hoodieRecordDataStream);}
}

详细配置步骤

1. 配置 Hudi 表的基本参数：

   • hoodie.datasource.write.recordkey.field：主键字段。
   • hoodie.datasource.write.precombine.field：用于去重的字段（通常是时间戳）。

2. 设置 write.operation 参数：

   • 设为 upsert，以支持插入、更新和删除操作。

3. 确保流式数据源的配置：

   • 例如从 Kafka 读取数据，解析成 Row 类型。

4. 数据流写入 Hudi：

   • 使用 Pipelines.bootstrap 将数据流转换成 HoodieRecord 类型。
   • 使用 Pipelines.hoodieStreamWrite 将数据写入 Hudi。

示例代码

假设数据流来自 Kafka，处理成 Row 类型后写入 Hudi 表：

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;public class KafkaToHudiChangelog {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);Configuration conf = new Configuration();conf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "changelog_mode_table");conf.setString("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");conf.setString("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id"); // 根据具体表结构设置conf.setString("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts"); // 根据具体表结构设置// 其他必要配置// ...DataStream<Row> kafkaDataStream = ... // 从 Kafka 读取并解析的数据流// 设置 Changelog 模式Options以下是如何在 Changelog 模式下设置 Flink 数据流写入 Hudi 表的完整示例，包括详细的代码和配置步骤：### 详细配置步骤1. **配置 Hudi 表的基本参数**：- `hoodie.datasource.write.recordkey.field`：主键字段，例如 "id"。- `hoodie.datasource.write.precombine.field`：用于去重的字段，例如 "ts"（时间戳）。2. **设置 `write.operation` 参数**：- 设为 `upsert`，以支持插入、更新和删除操作。3. **确保流式数据源的配置**：- 例如从 Kafka 读取数据，解析成 Row 类型。4. **数据流写入 Hudi**：- 使用 `Pipelines.bootstrap` 将数据流转换成 HoodieRecord 类型。- 使用 `Pipelines.hoodieStreamWrite` 将数据写入 Hudi。### 示例代码假设数据流来自 Kafka，处理成 Row 类型后写入 Hudi 表：```java
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.data.RowData;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;
import org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.util.Properties;public class KafkaToHudiChangelog {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);// Kafka 消费者配置Properties properties = new Properties();properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink_consumer_group");properties.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 从 Kafka 读取数据FlinkKafkaConsumer<Row> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input_topic",new CustomRowDeserializationSchema(), // 自定义反序列化 schemaproperties);DataStream<Row> kafkaDataStream = env.addSource(kafkaConsumer);// Hudi 配置Configuration conf = new Configuration();conf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "changelog_mode_table");conf.setString("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");conf.setString("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");conf.setString("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts");conf.setString("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", ComplexKeyGenerator.class.getName());// 其他必要配置conf.setString("hoodie.datasource.write.table.type", "MERGE_ON_READ");conf.setString("hoodie.datasource.compaction.async.enable", "true");// 设置 Changelog 模式OptionsResolver.setAppendMode(conf, false);sinkHudi(conf, kafkaDataStream);env.execute("Flink Kafka to Hudi Changelog Mode Example");}public static void sinkHudi(Configuration conf, DataStream<Row> dataStream) {DataStream<HoodieRecord> hoodieRecordDataStream = Pipelines.bootstrap(conf, dataStream);Pipelines.hoodieStreamWrite(conf, hoodieRecordDataStream);}
}

自定义反序列化 schema 示例

import org.apache.flink.api.common.serialization.AbstractDeserializationSchema;
import org.apache.flink.types.Row;import java.io.IOException;public class CustomRowDeserializationSchema extends AbstractDeserializationSchema<Row> {@Overridepublic Row deserialize(byte[] message) throws IOException {// 将消息反序列化为 Row 对象// 假设消息格式为 "id,ts,field1,field2,..."String[] fields = new String(message).split(",");Row row = new Row(fields.length);for (int i = 0; i < fields.length; i++) {row.setField(i, fields[i]);}return row;}@Overridepublic boolean isEndOfStream(Row nextElement) {return false;}@Overridepublic TypeInformation<Row> getProducedType() {return Types.ROW_NAMED(new String[]{"id", "ts", "field1", "field2"}, Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING);}
}

解释

• Kafka 消费者配置：设置 Kafka 的连接和消费者组等配置。
• 自定义反序列化 schema：将从 Kafka 读取的字节数组反序列化为 Flink 的 Row 类型。
• Hudi 配置：设置 Hudi 表名、写操作类型（upsert）、记录键字段和预合并字段等参数。
• 数据流处理：从 Kafka 读取数据，处理后写入 Hudi 表。

通过以上配置和代码，您可以确保在 Changelog 模式下正确处理数据流的插入、更新和删除操作，同时通过 write.operation 参数指定 Hudi 表的写入操作类型。

3、upsert支持删除数据吗

在 Hudi 中，upsert 操作确实支持删除数据。upsert 是 Hudi 中的一个重要写操作类型，它能够处理插入和更新操作，同时也支持删除记录。删除操作通过将特定记录的 _hoodie_is_deleted 字段标记为 true 来实现。

Hudi upsert 操作支持删除

在 Hudi 表中，如果数据流中包含需要删除的记录，这些记录通常会包含一个特殊的标志字段（如 _hoodie_is_deleted），当该字段被设置为 true 时，Hudi 会将这些记录标记为已删除。在 Changelog 模式下，Flink 可以捕获流中的删除操作，并将这些删除操作传递给 Hudi。

配置和实现示例

以下示例展示了如何配置和使用 Flink DataStream API 处理删除操作，并通过 upsert 将其写入 Hudi 表。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.util.Properties;public class KafkaToHudiWithDelete {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);// Kafka 消费者配置Properties properties = new Properties();properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink_consumer_group");properties.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 从 Kafka 读取数据FlinkKafkaConsumer<Row> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input_topic",new CustomRowDeserializationSchema(), // 自定义反序列化 schemaproperties);DataStream<Row> kafkaDataStream = env.addSource(kafkaConsumer);// Hudi 配置Configuration conf = new Configuration();conf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "changelog_mode_table");conf.setString("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");conf.setString("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "id");conf.setString("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ts");conf.setString("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator");// 其他必要配置conf.setString("hoodie.datasource.write.table.type", "MERGE_ON_READ");conf.setString("hoodie.datasource.compaction.async.enable", "true");// 设置 Changelog 模式OptionsResolver.setAppendMode(conf, false);sinkHudi(conf, kafkaDataStream);env.execute("Flink Kafka to Hudi with Delete Example");}public static void sinkHudi(Configuration conf, DataStream<Row> dataStream) {DataStream<HoodieRecord> hoodieRecordDataStream = Pipelines.bootstrap(conf, dataStream);Pipelines.hoodieStreamWrite(conf, hoodieRecordDataStream);}
}

自定义反序列化 schema 示例

import org.apache.flink.api.common.serialization.AbstractDeserializationSchema;
import org.apache.flink.types.Row;import java.io.IOException;public class CustomRowDeserializationSchema extends AbstractDeserializationSchema<Row> {@Overridepublic Row deserialize(byte[] message) throws IOException {// 将消息反序列化为 Row 对象// 假设消息格式为 "id,ts,field1,field2,_hoodie_is_deleted"String[] fields = new String(message).split(",");Row row = new Row(fields.length);for (int i = 0; i < fields.length; i++) {if (i == fields.length - 1) { // 最后一列为 _hoodie_is_deletedrow.setField(i, Boolean.parseBoolean(fields[i]));} else {row.setField(i, fields[i]);}}return row;}@Overridepublic boolean isEndOfStream(Row nextElement) {return false;}@Overridepublic TypeInformation<Row> getProducedType() {return Types.ROW_NAMED(new String[]{"id", "ts", "field1", "field2", "_hoodie_is_deleted"},Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING, Types.BOOLEAN);}
}

解释

• Kafka 消费者配置：设置 Kafka 的连接和消费者组等配置。
• 自定义反序列化 schema：将从 Kafka 读取的字节数组反序列化为 Flink 的 Row 类型，并处理 _hoodie_is_deleted 字段。
• Hudi 配置：设置 Hudi 表名、写操作类型（upsert）、记录键字段和预合并字段等参数。
• 数据流处理：从 Kafka 读取数据，处理后写入 Hudi 表。

通过以上配置和代码，您可以确保在 Changelog 模式下正确处理数据流的插入、更新和删除操作，同时通过 upsert 操作将这些变更应用于 Hudi 表。

4、changelog模式默认开启的吗

在 Flink 中，使用 Hudi 作为 Sink 时，Changelog 模式和 Append 模式是两种不同的数据写入模式。这两种模式的使用取决于配置和业务需求。

Changelog 模式和 Append 模式的区别

• Changelog 模式：适用于需要处理更新和删除操作的场景。每条记录都会包含其操作类型（插入、更新、删除），从而支持对数据的增量更新。
• Append 模式：适用于纯插入场景，不处理更新和删除操作。数据只会以追加的方式写入，不会修改已存在的数据。

Changelog 模式默认开启吗？

Changelog 模式并不是默认开启的。默认情况下，Hudi 表的写入模式是 Append 模式。要使用 Changelog 模式，需要显式配置。

如何启用 Changelog 模式

要启用 Changelog 模式，您需要在 Flink 配置中进行如下设置：

1. 配置写入操作类型：将 write.operation 设置为 upsert 或 bulkinsert。这是因为 Changelog 模式需要支持更新和删除操作，而这些操作需要通过 upsert 或 bulkinsert 来实现。

2. 启用 Changelog 模式：可以通过 Flink 的配置来启用。下面是具体配置示例：

在 Flink SQL 中配置

SET 'hoodie.datasource.write.operation' = 'upsert';  -- 设置写操作类型为 upsert
SET 'hoodie.changelog.enabled' = 'true';  -- 启用 Changelog 模式

在 Flink DataStream API 中配置

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;public class HudiSinkExample {public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();// 设置写操作类型为 upsertconf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "your_hudi_table");conf.setString("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");// 启用 Changelog 模式conf.setBoolean("hoodie.changelog.enabled", true);// 其他配置...// 创建并配置流处理作业}
}

总结

Changelog 模式不是默认开启的。您需要通过配置显式启用它，以支持更新和删除操作。通过在 Flink SQL 或 DataStream API 中进行相应的配置，您可以灵活地控制写入 Hudi 表时的模式，满足不同的业务需求。

5、如果在flink实时写hudi时，只指定’hoodie.datasource.write.operation’ = ‘upsert’; 而不设置changelog或者append模式，这样是否可以

在 Flink 实时写 Hudi 的场景下，指定 'hoodie.datasource.write.operation' = 'upsert' 是可以的，但具体行为和模式的效果会有所不同。让我们详细讨论一下这几种配置组合的影响。

仅设置 write.operation 为 upsert

设置 write.operation 为 upsert 后，Hudi 会将输入数据作为更新（update）或插入（insert）操作处理。这意味着：

• 如果输入数据的主键在目标 Hudi 表中已经存在，则进行更新操作。
• 如果输入数据的主键在目标 Hudi 表中不存在，则进行插入操作。

这是最常见的配置，用于需要合并更新和新插入数据的场景。

Changelog 模式与 Append 模式

这两种模式的配置对数据处理的方式有显著影响：

• Changelog 模式：

  • 支持对数据的增量更新，包括插入、更新和删除操作。
  • 需要额外配置 hoodie.changelog.enabled 为 true。

• Append 模式：

  • 只处理插入操作，不处理更新和删除操作。
  • 需要额外配置 hoodie.append.mode 为 true。

不设置 changelog 或 append 模式

如果仅指定 write.operation 为 upsert，而不设置 changelog 或 append 模式，默认情况下：

1. 更新和插入操作：数据会按照 upsert 方式处理，这意味着支持更新和插入。
2. 删除操作：不会默认处理删除操作（除非其他配置明确支持）。

具体配置示例

以下是如何在 Flink SQL 和 DataStream API 中进行配置的示例：

Flink SQL 配置

SET 'hoodie.datasource.write.operation' = 'upsert';
-- 不设置 changelog 或 append 模式

Flink DataStream API 配置

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;public class HudiSinkExample {public static void main(String[] args) {Configuration conf = new Configuration();// 设置写操作类型为 upsertconf.setString(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "your_hudi_table");conf.setString("hoodie.datasource.write.operation", "upsert");// 不设置 changelog 或 append 模式// 其他配置...// 创建并配置流处理作业}
}

总结

仅设置 write.operation 为 upsert 是可行的，并且这会让 Hudi 按照 upsert 逻辑处理数据（即支持插入和更新）。不过，如果您有特定的需求，比如处理删除操作或仅进行插入操作，则需要明确设置 changelog 模式或 append 模式。

6、hudi如果不开启Changelog模式，hudi的write.operation 设置为 upsert，是否支持删除数据

对于 Hudi(Hoodie), 如果不开启 Changelog 模式,但将 write.operation 设置为 upsert时,是否支持删除数据,这有以下几点说明:

1. 在 Hudi 中, upsert 操作主要用于更新和插入数据,但不支持直接删除数据。

2. 如果要删除数据,需要开启 Changelog 模式。Changelog 模式允许您记录数据的插入、更新和删除操作,从而支持对数据进行有效的删除。

3. 如果未开启 Changelog 模式, upsert 操作只会更新或插入数据,不会删除任何数据。当您需要删除数据时,您需要手动从数据集中删除相应的行或分区。

4. 另一种方式是使用 delete 操作,该操作可以在不开启 Changelog 模式的情况下直接删除数据。但这种方式可能会导致数据冗余,因为 Hudi 需要保留一些元数据以跟踪已删除的数据。

总之,如果您需要在不开启 Changelog 模式的情况下删除数据,则需要使用 delete 操作,而不是 upsert。建议您开启 Changelog 模式,以获得更灵活和全面的数据管理功能。