FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略五：FlinkSQL同时输出到kafka与hudi的几种实现
前序：FlinkCDC-Hudi系列文章：
FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略一：初试风云
FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略二：Hudi与Spark整合时所遇异常与解决方案
FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略三：探索实现FlinkCDC mysql 主从库同步高可用
FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略四：两种FlinkSql kafka connector的特征与应用
一、背景
到目前为止，我们掌握了FlinkCDC分别同步数据到Hudi和Kafka的方法。
在生产应用中，会存在同时同步入湖和入kafka的需求。一般会怎么实现呢？
二、需求
2.1 mysql ddl
mysql> create table mysql_test_1(
id bigint primary key not enforced,
data String,
create_time Timestamp(3),
) with (
'connector'='mysql-cdc',
'hostname'='mysqlhost',
'port'='3306',
'server-id'='5800-5804',
'username'='user',
'password'='user_password',
'server-time-zone'='Asia/Shanghai',
'debezium.snapshot.mode'='initial',
'database-name'='flink_cdc',
'table-name'='test_1'
);
2.2 hudi ddl
create table hudi_test_1(
id bigint,
data String,
create_time Timestamp(3),
PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
)
with(
'connector'='hudi',
'path'='hdfs://hdfs-namespace/tmp/flink/cdcdata/hudi_test_1',
'hoodie.datasource.write.recordkey.field'='id',
'hoodie.parquet.max.file.size'='268435456',
'write.precombine.field'='create_time',
'write.tasks'='1',
'write.bucket_assign.tasks'='1',
'write.task.max.size'='1024',
'write.rate.limit'='30000',
'table.type'='MERGE_ON_READ',
'compaction.tasks'='1',
'compaction.async.enabled'='true',
'compaction.delta_commits'='1',
'compaction.max_memory'='500',
'changelog.enabled'='true',
'read.streaming.enabled'='true',
'read.streaming.check.interval'='3',
'hive_sync.enable'='true',
'hive_sync.mode'='hms',
'hive_sync.metastore.uris'='thrift://hiveserver2:9083',
'hive_sync.db'='test',
'hive_sync.table'='hudi_test_1',
'hive_sync.username'='flinkcdc',
'hive_sync.support_timestamp'='true'
);
2.3 kafka ddl
create table upsert_kafka_test_1(
id bigint,
data String,
create_time Timestamp(3),
PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED
) with (
'connector'='upsert-kafka',
'topic'='test1',
'properties.bootstrap.servers' = 'broker:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'key.format'='json',
'value.format'='json'
);
二、需求实现
面对这个需求，我们可以使用数据pipeline，先将数据从mysql同步到kafka，再从kafka读取数据同步到hudi。
Flink SQL> insert into upsert_kafka_test_1 select * from mysql_test_1;
Flink SQL> insert into hudi_test_1 select * from upsert_kafka_test_1 ;
另一种实现是，从Mysql同步后，分别输出到kafka 和hudi。
Flink SQL> insert into upsert_kafka_test_1 select * from mysql_test_1;
Flink SQL> insert into hudi_test_1 select * from mysql_test_1 ;
在Flink Sql中，正常语境下，一条insert语句将触发一个flink 作业，当我们以上述方法执行sql时会触发2个flink作业。如果想节省运行资源，可以把两个作业合并成一个。同一个作业进行多输出时，可能会互相影响进度，触发反压。
三、 statement set语法
在Flink sql中，将多个insert作业合并为一个作业，需要用到statement set语法。先用"begin statement set;"启动语句集，然后执行任意条insert语句，最后以"end;"结束以触发作业执行。
以前述一个实现为例，使用statement set实现如下：
Flink SQL> begin statement set; --开启语句集
Flink SQL> insert into upsert_kafka_test_1 select * from mysql_test_1;
Flink SQL> insert into hudi_test_1 select * from mysql_test_1 ;
Flink SQL> end; --结束语句集，执行作业提交
至此，我们可以根据需求结合statement set语句可以轻松实现同一作业多个输出的需求。