有没有flink sink到hudi的demo[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读

是的，Flink 提供了将数据流推送到 Hudi 的功能，并且提供了对应的 sink。以下是一个简单的 Flink Sink 到 Hudi 的示例，供您参考：

DataStream> dataStream = ...; // 从某个数据源获取一个流StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 创建一个流表环境Table table = tableEnv.fromDataStream(dataStream, "id,name,age"); // 将数据流转换为 TabletableEnv.createTemporaryView("temp_table", table); HoodieConfig hoodieConfig = HoodieWriterConfig.newBuilder()    .withPath("path/to/hudi/table")    .withPreCombineField("timestamp")    .withSchema(TABLE_SCHEMA)    .withParallelism(1)    .forTable(TABLE_NAME)    .build();HoodieFlinkTableSink sink = new HoodieFlinkTableSink(hoodieConfig, LIMITED_CONCURRENT_REQUESTS, 3);tableEnv.registerTableSink("hudi_sink", new String[]{"id","name","age"}, new TypeInformation[]{Types.STRING, Types.STRING, Types.INT}, sink);tableEnv.sqlUpdate("insert into hudi_sink select id, name, age from temp_table"); // 执行插入操作 

在这个示例中，我们首先使用 StreamTableEnvironment 创建一个流表环境，将 DataStream 转换为 Table 并注册为临时表。接下来，我们创建了一个 HoodieConfig 对象并使用它实例化了一个 HoodieFlinkTableSink 对象，最后将其注册为表格 “hudi_sink”。我们还通过将 temp_table 插入 hudi_sink 表格来执行 Hudi Sink 操作。

需要注意的是，示例中的代码片段只是一个简单的示例，并不是完整的可运行程序。您需要根据实际情况进行适当的修改，并根据您选择的 Hudi 版本添加相应的依赖关系。

以下是一个Flink Sink到Hudi的demo：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import org.apache.flink.util.Collector;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hudi.DataSourceUtils;import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions;import org.apache.hudi.HoodieFlinkWriteableTable;import org.apache.hudi.WriteStatus;import org.apache.hudi.common.model.HoodieTableType;import org.apache.hudi.common.util.FSUtils;import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;import org.apache.hudi.hadoop.config.HoodieBootstrapConfig;import org.apache.hudi.hadoop.config.HoodieRealtimeConfig;import org.apache.hudi.utilities.HoodieFlinkStreamer;import org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer;import org.apache.hudi.utilities.sources.JsonKafkaSource;import java.sql.Timestamp;import java.util.List;import java.util.Properties;public class FlinkSinkToHudiDemo {    public static void main(String[] args) throws Exception {        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);        env.enableCheckpointing(5000);        Properties props = new Properties();        props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");        props.setProperty("group.id", "test");        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("test", new SimpleStringSchema(), props);        env.addSource(consumer)                .flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {                    @Override                    public void flatMap(String s, Collector<String> collector) throws Exception {                        collector.collect(s);                    }                })                .map(new RichMapFunction<String, WriteStatus>() {                    private HoodieFlinkWriteableTable hoodieTable;                    private HoodieWriteConfig config;                    @Override                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {                        super.open(parameters);                        String basePath = "/tmp/flinkSinkToHudiDemo";                        List<String> partitions = FSUtils.getAllPartitionPaths(hadoopConf, new Path(basePath + "/*/*/*/*"));                        config = HoodieWriteConfig.newBuilder()                                .withAvroSchemaValidate(false)                                .withPath(basePath)                                .withSchema(DataSourceUtils.getSchemaFromJsonString("{"name":"id", "type":"string"}," +                                        "{"name":"time", "type":"timestamp"}"))                                .withParallelism(1)                                .forTable("test")                                .withPreCombineField("time")                                .withBulkInsertParallelism(1)                                .withFinalizeWriteParallelism(1)                                .withWriteStatusClass(WriteStatus.class)                                .withCompactionConfig(HoodieWriteConfig.CompactionConfig.newBuilder()                                        .withAutoClean(false)                                        .withInlineCompaction(false)                                        .withMaxNumDeltaCommitsBeforeCompaction(10)                                        .withMinNumRecordsInFile(100)                                        .build())                                .withDataSourceWriteOptions(                                        DataSourceWriteOptions.<String>builder().withBootstrapIndexClass("org.apache.hudi.bootstrap.ZkBootstrapIndex")                                                .withBootstrapKeyGeneratorClass("org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator")                                                .withInsertShuffleParallelism(1)                                                .withUseInsertOverwrite(false)                                                .withUseUpsert(true)                                                .withViewStorageConfig(HoodieWriteConfig.ViewStorageConfig.newBuilder().withEnable(true)                                                        .withHFileFormatConfig(HoodieWriteConfig.HFileFormatConfig.newBuilder()                                                                .withFileExtension("hfile").build())                                                        .withProps(HoodieFlinkStreamer.Config.HOODIE_EXTRACTOR_REGEX_PATTERN_PROP.key(),                                                                "timestamp=com.*,id=com.*").build()).build())                                .withEmbeddedTimelineServerEnabled(true)                                .withAutoCommit(false)                                .withWriteStatusFailureFraction(0.0)                                .build();                        hoodieTable = HoodieFlinkWriteableTable.of(config);                    }                    @Override                    public WriteStatus map(String s) throws Exception {                        String[] parts = s.split(",");                        Timestamp ts = Timestamp.valueOf(parts[1]);                        return hoodieTable.insert(parts[0] + parts[1], DataSourceUtils.createHoodieRecord(parts[0] + parts[1], parts[0], ts.getTime()));                    }                })                .print();        env.execute();    }}

这个demo包括了Flink作为数据流处理引擎，从Kafka消费数据，然后sink到Hudi。在代码中，首先设置了StreamExecutionEnvironment，并指定了如下的配置：

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);env.enableCheckpointing(5000);

这里使用了EventTime作为时间特性，然后启用了checkpoint，每5000ms进行一次checkpoint。然后创建了一个Kafka Consumer，并添加到stream处理数据，flatMap函数将数据扁平化，然后map函数将数据插入到Hudi中。

在map函数中，首先指定了Hudi的base path，然后创建了HoodieWriteConfig对象，主要包括了数据源配置、数据写入配置、Hudi表的配置等等。之后创建了一个HoodieFlinkWriteableTable对象，将数据写入到Hudi中。最后，使用print()方法将结果打印出来。

需要注意的是，此demo中使用的是插入数据的方式写入Hudi，可以根据实际情况选择不同的写入方式。

是的，这里提供一个简单的示例代码来演示使用Flink将数据写入Hudi中。

首先，需要使用以下依赖项：

org.apache.flink flink-hudi 1.14.0 org.apache.hudi hudi-core 0.11.0-incubating 在代码中，可以按照以下步骤来使用Hudi Sink：

创建Hudi Sink配置 Configuration hudiConf = FlinkOptionsWriter .buildHudiConfig(“/path/to/hudi/dataset”, “table-name”, “hdfs://hadoop-master:8020”, “parquet”); 其中，”/path/to/hudi/dataset”是指Hudi表所在的HDFS路径，”table-name”是表名，”hdfs://hadoop-master:8020″是指向HDFS的URI，”parquet”是存储格式。

创建Flink流式处理作业 在这里只提供一个示例，读取Kafka中的JSON数据，并将其写入Hudi表中。

// Flink流式处理程序 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建Kafka消费者 Properties consumerProperties = new Properties(); consumerProperties.setProperty(“bootstrap.servers”, “localhost:9092”); consumerProperties.setProperty(“group.id”, “test-group”);

FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(“my-topic”, new SimpleStringSchema(), consumerProperties); DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer);

// 数据变换 DataStream hoodieRecordStream = stream.map(new MapFunction() { @Override public HoodieRecord map(String value) throws Exception { JSONObject obj = new JSONObject(value);

    String uuid = obj.getString("uuid");    String data = obj.getString("data");    HashMap map = new HashMap();    map.put("uuid", uuid);    map.put("data", data);    return new HoodieRecord(new HoodieKey(uuid), map);}

});

// 写入Hudi表 hudiRecordStream.sink(new HoodieFlinkStreamer(hudiConf));

env.execute(“Write data to Hudi”); 在这段代码中，首先从Kafka消费数据，然后将其映射为Hudi记录对象，最后使用HoodieFlinkStreamer将数据写入Hudi表中。

注意：以上示例仅用于演示目的，实际使用时需要根据具体情况进行修改。

以下是一个将Flink数据写入Hudi的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.core.fs.FileSystem;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hudi.client.HoodieWriteClient;import org.apache.hudi.client.WriteStatus;import org.apache.hudi.common.model.HoodieRecord;import org.apache.hudi.common.model.HoodieTableType;import org.apache.hudi.common.util.FSUtils;import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Properties;public class FlinkToHudi {    public static void main(String[] args) throws Exception {        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        Properties properties = new Properties();        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");        properties.setProperty("group.id", "flink");        DataStream kafkaStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));        DataStream hoodieStream = kafkaStream.map(new MapFunction() {            @Override            public HoodieRecord map(String s) throws Exception {                // 在这里构造HoodieRecord对象                HoodieRecord record = new HoodieRecord<>(key, value);                return record;            }        });        String basePath = "hdfs://localhost:9000/user/hudi/test";        Configuration hadoopConf = new Configuration();        org.apache.hadoop.fs.FileSystem fs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(hadoopConf);        HoodieWriteClient writeClient = new HoodieWriteClient(fs, basePath);        List writeStatuses = new ArrayList<>();        hoodieStream.foreachBatch((records, aLong) -> {            if (!records.isEmpty()) {                writeStatuses.addAll(writeClient.upsert(new org.apache.hudi.common.model.HoodieJavaRDD<>(records.rdd()), aLong.toString()));            }        });        env.execute("Flink to Hudi");    }}

在上面的代码中，我们首先使用FlinkKafkaConsumer从Kafka中读取数据，然后将数据转换为HoodieRecord对象。接着，我们使用HoodieWriteClient对象将HoodieRecord写入Hudi表中。这里需要注意的是，我们使用foreachBatch方法将每个批次的数据写入Hudi表中，以提高写入的效率。

在使用该示例代码时，需要先将Hudi和相关依赖库添加到项目中，并根据实际情况修改代码中的配置参数。

以下是使用 Flink 将数据写入 Apache Hudi 的一个简单的示例。假设需要将批量的 JSON 数据写入 Hudi 中，可以按照以下步骤进行：

引入必要的依赖： org.apache.flink flink-hudi ${flink.version} 创建 Flink 批处理作业，并读取 JSON 数据： ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 读取 JSON 数据 DataSource dataSource = env.readTextFile(“path/to/json/data”); 使用 JsonNodeDeserializationSchema 将 JSON 数据转换为 JsonNode 对象，并使用 HoodieFlinkWriteableTable 定义 Hudi 表的基本信息： // 将 JSON 数据转换为 JsonNode 对象 DataStream jsonDataStream = dataSource.map(new MapFunction() { @Override public JsonNode map(String value) throws Exception { ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); return objectMapper.readValue(value, JsonNode.class); } });

// 定义 Hoodie 表的基本信息 Configuration conf = new Configuration(); conf.set(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, “tableName”); conf.set(HoodieWriteConfig.RECORD_KEY_FIELD, “_row_key”); conf.set(HoodieWriteConfig.PARTITION_PATH_FIELD, “date”);

HoodieFlinkWriteableTable hoodieTable = HoodieFlinkWriteableTable.newBuilder() .withTableName(“tableName”) .withRecordKeyField(“_row_key”) .withPartitionPathField(“date”) .withPreCombineField(null) .withOperation(UPSERT) .withWriteConfig(HoodieWriteConfig.newBuilder().withConfiguration(conf).build()) .build(); 将数据写入 Hudi 中： // 定义 Flink 的 SinkFunction HoodieFlinkSink hoodieSink = HoodieFlinkSink.newWriteStreamer(hoodieTable, env);

// 写入数据到 Hudi jsonDataStream.addSink(hoodieSink); 完整代码示例如下：

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 读取 JSON 数据 DataSource dataSource = env.readTextFile(“path/to/json/data”);

// 将 JSON 数据转换为 JsonNode 对象 DataStream jsonDataStream = dataSource.map(new MapFunction() { @Override public JsonNode map(String value) throws Exception { ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); return objectMapper.readValue(value, JsonNode.class); } });

// 定义 Hoodie 表的基本信息 Configuration conf = new Configuration(); conf.set(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, “tableName”); conf.set(HoodieWriteConfig.RECORD_KEY_FIELD, “_row_key”); conf.set(HoodieWriteConfig.PARTITION_PATH_FIELD, “date”);

HoodieFlinkWriteableTable hoodieTable = HoodieFlinkWriteableTable.newBuilder() .withTableName(“tableName”) .withRecordKeyField(“_row_key”) .withPartitionPathField(“date”) .withPreCombineField(null) .withOperation(UPSERT) .withWriteConfig(HoodieWriteConfig.newBuilder().withConfiguration(conf).build()) .build();

// 定义 Flink 的 SinkFunction HoodieFlinkSink hoodieSink = HoodieFlinkSink.newWriteStreamer(hoodieTable, env);

// 写入数据到 Hudi jsonDataStream.addSink(hoodieSink);

env.execute(“Flink Hudi Example”); 需要注意的是，上述代码仅为演示示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。