Flink如何读取hudi在changelog下的insert呢[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读

Flink可以通过读取Hudi表中的changelog文件来获取插入、更新和删除操作的信息。

使用 Flink 流式计算进行 changelog 文件处理时，需要按照以下步骤进行：

1. 构造 Hudi 表的 Schema 对象。

读取 Hudi changelog 前，需要构造 Hudi 表的字段信息和Schema，可以使用：org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator。

例如，对下面的 Stripe 表，构造Schema：

hudi-hive-sync-demo_hudi_trips_cow:{trip_id: long,ts: long,uuid: string,rider: string,driver: string,begin_lat: double,begin_lon: double,end_lat: double,end_lon: double,fare: double,partitionpath: string}

代码示例：

String tableSchema = "{"        + ""trip_id": "long","        + ""ts": "long","        + ""uuid": "string","        + ""rider": "string","        + ""driver": "string","        + ""begin_lat": "double","        + ""begin_lon": "double","        + ""end_lat": "double","        + ""end_lon": "double","        + ""fare": "double","        + ""partitionpath": "string""        + "}";Schema schema = new Schema.Parser().parse(tableSchema);

1. 从 Hudi 表的 changelog 中获取插入、更新或删除的数据。

可以像读取普通的 Flink 流数据一样，利用 Flink 的 FileInputFormat 读取 Hudi 表的 changelog，并将数据解析为 POJO。

代码示例：

HoodieTableMetaClient metaClient = new HoodieTableMetaClient(jdbcUrl, selectedTableName);String tablePath = metaClient.getBasePath();String changeLogFolder = tablePath + "/.hoodie/.temp/" + writeToken + "/changelog";// 构造 FileInputFormatChangelogFileInputFormat source = new ChangelogFileInputFormat(    new Path(changeLogFolder), schema, writeToken, operationTypes);//source.setNestedFileEnumeration(true);source.setFilesFilter(FilePathFilter.createDefaultFilter());

在上述代码中，变量 writeToken 表示Hudi表的写入令牌、operationTypes 表示需要获取的操作类型，如 INSERT、UPSET、DELETE等。

1. 在 Flink 中对数据进行处理。

通过读取 Hudi 表的 changelog 文件，可以获取到插入、更新或删除的数据等信息，可以在 Flink 中对这些数据进行处理，例如：

// 将读取到的每一条数据封装成 POJOpublic static class CdcRecord {    public String operation;    public String path;    public long timestamp;    public long id;    public String uuid;    public String rider;    public String driver;    public double beginLat;    public double beginLon;    public double endLat;    public double endLon;    public double fare;    public String partitionPath;    public CdcRecord(ObjectNode json) {        operation = json.get("meta").get("action").asText();        path = json.get("meta").get("partition").get("fileId").asText();        timestamp = json.get("meta").get("timestamp").asLong();        id = json.get("data").get("trip_id").asLong();        uuid = json.get("data").get("uuid").asText();        rider = json.get("data").get("rider").asText();        driver = json.get("data").get("driver").asText();        beginLat = json.get("data").get("begin_lat").asDouble();        beginLon = json.get("data").get("begin_lon").asDouble();        endLat = json.get("data").get("end_lat").asDouble();        endLon = json.get("data").get("end_lon").asDouble();        fare = json.get("data").get("fare").asDouble();        partitionPath = json.get("partitionpath").asText();    }}

在 Hudi changelog 的消息中，可以获取到更多的信息，如 hudifile、commitTime、recordKey等。

以上是使用 Flink 读取 Hudi changelog 的过程，最后可以将数据写入到 MySQL 或其他数据存储中。

在Hudi中，Changelog是用来记录数据变更的日志，它写入到对应的Hudi表的指定路径下的.hoodie目录中，Changelog文件名以_changelog结尾。Changelog中记录了Hudi表的所有变更操作，包括insert、update、delete等。

如果需要在Flink中读取Hudi表Changelog中的insert操作，可以使用Flink的HoodieStreamTableSource类来实现。这个类可以将Hudi表作为输入流，可以读取Hudi表的Changelog并将其解析为Flink的数据流。

以下是一个示例代码：

String tablePath = "/path/to/hudi/table";StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 创建 HoodieStreamTableSourceHoodieStreamTableSource hoodieTableSource = HoodieStreamTableSource.builder()    .path(tablePath)    .recordKeyField("id")    .build();// 读取 Changelog 中的 insert 操作DataStream<Row> stream = env.fromTableSource(hoodieTableSource)    .filter(row -> row.getField(2).equals("_I"));// 对于 insert 操作的处理逻辑// ...env.execute("Read Hudi Changelog insert operations");

在这个代码中，首先使用HoodieStreamTableSource类创建一个Hudi表的输入源，设置表路径和记录键字段名称。然后使用fromTableSource方法将输入源转换为数据流，并使用filter方法筛选出Changelog中的insert操作。最后，可以在数据流中编写逻辑来处理insert操作。

需要注意的是，HoodieStreamTableSource目前只能以流方式处理Changelog，如果需要读取历史版本或快照数据，可以参考其他方法，例如使用HoodieTableSource类或Flink的JDBCInputFormat。

在 Flink 中读取 Hudi 的 Changelog 数据，需要使用 Flink 的 Hudi Connector。具体步骤如下：

1. 在 Flink 中添加 Hudi Connector 的依赖，可以通过 Maven 或 Gradle 进行添加。

2. 在 Flink 的程序中，使用 HudiSource 或 HudiInputFormat 类来读取 Hudi 的 Changelog 数据。这两个类的使用方式类似，下面以 HudiSource 为例进行说明。

3. 在使用 HudiSource 时，需要指定 Hudi 的配置信息。可以通过 HudiConf 类来构建配置信息，例如：

HudiConf conf = new HudiConf()    .withPath("/path/to/hudi/table")    .withSchema("hudi schema")    .withPartitionFields("partition field")    .withRecordKeyFields("record key field")    .withKeyGeneratorClass(HoodieAvroKeyGenerator.class)    .withReadSchema("avro schema")    .withBasePath("/path/to/hudi/base")    .withChangelogEnabled(true)    .withChangelogMode(ChangelogMode.INCREMENTAL);

其中，withPath 指定 Hudi 表的路径，withSchema 指定 Hudi 表的 Schema，withPartitionFields 指定 Hudi 表的分区字段，withRecordKeyFields 指定 Hudi 表的记录键字段，withKeyGeneratorClass 指定 Hudi 表的键生成器类，withReadSchema 指定 Hudi 表的读取 Schema，withBasePath 指定 Hudi 表的基本路径，withChangelogEnabled 指定是否启用 Changelog 模式，withChangelogMode 指定 Changelog 模式。

1. 创建 HudiSource 对象，并将其作为数据源添加到 Flink 的 DataStream 中，例如：

DataStream hudiStream = env.addSource(new HudiSource(conf));

这样就可以读取 Hudi 的 Changelog 数据，并将其转换为 Flink 的 DataStream。 需要注意的是，在读取 Hudi 的 Changelog 数据时，需要保证 Hudi 表启用了 Changelog 模式，并且 Changelog 数据已经被写入到对应的目录中。如果 Hudi 表没有启用 Changelog 模式，或者 Changelog 数据还没有被写入到目录中，那么在读取时就无法获取到数据。

楼主你好，其实Hudi集成Flink的读取方式分为：流读、增量读取、限流等三种方式，Flink读取Hudi下的insert，可通过Hudi的工具类HoodieFlinkStreamer来读取数据。

Flink可以通过Hudi提供的HoodieIncrementalInputFormat读取Hudi表的changelog，其中包括insert、update和delete等操作。

具体步骤如下：

在Flink中定义HoodieIncrementalInputFormat，并设置需要读取的Hudi表的相关配置信息，例如： HoodieIncrementalInputFormat inputFormat = new HoodieIncrementalInputFormat<>( new HoodieTableMetaClient.Builder().setBasePath(“path/to/hudi/table”).build(), TypeInformation.of(RowData.class), “commitTime”, ConfigUtils.getDefaultHadoopConf() ); java 使用Flink的DataSource将HoodieIncrementalInputFormat转换为DataStream，例如： DataStream dataStream = env.createInput(inputFormat); java 对DataStream进行处理，例如： dataStream .filter(row -> row.getRowKind() == RowKind.INSERT) .map(row -> { // 处理insert操作的数据 return row; }); java 通过以上步骤，就可以读取Hudi表的changelog，并对其中的insert操作进行处理。

Flink 可以通过 Hudi 提供的工具类 HoodieFlinkStreamer 来读取 Hudi 中的数据，包括 Changelog、Snapshot 等。

在 Flink 中使用 HoodieFlinkStreamer 读取 Changelog 的 Insert 事件可以参考以下代码：

// 引入依赖    org.apache.hudi    hudi-flink    ${hudi.version}// 创建 HoodieFlinkStreamer 实例HoodieFlinkStreamer streamer = new HoodieFlinkStreamer();// 设置 Hoodie 数据集配置项Properties props = new Properties();props.put("hoodie.deltastreamer.source.dfs.root", "/path/to/source/data");props.put("hoodie.deltastreamer.schemaprovider.source.schema.file", "/path/to/source/schema/file");props.put("hoodie.deltastreamer.checkpoint.dir", "/path/to/checkpoint/dir");streamer.setProps(props);// 配置 Flink 数据集DataStream hoodieStream = streamer    .withEmbeddedTimelineServer()    .fromFolder("/path/to/hudi/table")    .withFileSystemViewConfig(HoodieFlinkFileSystemViewConfig.newBuilder().build())    .pollIntervalMillis(1000)    .buildInputFormat();    // 过滤 Insert 事件Stream insertStream = hoodieStream    .filter(new FilterFunction() {        @Override        public boolean filter(HoodieRecord hoodieRecord) throws Exception {            return hoodieRecord.getCurrentLocation().getInstantTime().isAfter("20210621155603");        }    })    .filter(new SerializableFunction() {        @Override        public Boolean apply(HoodieRecord hoodieRecord) {            return hoodieRecord.getOperation().equals(HoodieOperation.INSERT);        }    });

其中，HoodieRecord 是 Hudi 中记录的数据类型，HoodieOperation.INSERT 表示 Insert 操作。通过 filter 和 SerializableFunction 可以过滤出指定时间范围内的 Insert 事件。