从不同资料，可看到四个让人迷惑的precombine.field配置项：precombine.fieldwrite.precombine.fieldhoodie.table.precombine.fieldhoodie.datasource.write.precombine.field它们是完全相同，还是有什么关系了？hoodie.datasource.write.precombine.fieldHoodieWriteConfig.javapublicclassHoodieWriteConfigextendsHoodieConfig{publicstaticfinalConfigPropert

HUDI表相关概念表类型cowmor分区表/不分区表用户可以在SparkSQL中创建分区表和非分区表。要创建分区表，需要使用partitionedby语句指定分区列来创建分区表。当没有使用createtable命令进行分区的by语句时，table被认为是一个未分区的表。内部表和外部表一般情况下，SparkSQL支持两种表，即内部表和外部表。如果使用location语句指定一个位置，或者使用createexternaltable显式地创建表，那么它就是一个外部表，否则它被认为是一个内部表。特别注意：从hudi0.10.0开始，在创建hudi表时必须指定primaryKey用于表示主键字段。假如你

HUDI表相关概念表类型cowmor分区表/不分区表用户可以在SparkSQL中创建分区表和非分区表。要创建分区表，需要使用partitionedby语句指定分区列来创建分区表。当没有使用createtable命令进行分区的by语句时，table被认为是一个未分区的表。内部表和外部表一般情况下，SparkSQL支持两种表，即内部表和外部表。如果使用location语句指定一个位置，或者使用createexternaltable显式地创建表，那么它就是一个外部表，否则它被认为是一个内部表。特别注意：从hudi0.10.0开始，在创建hudi表时必须指定primaryKey用于表示主键字段。假如你

数据湖Hudi-10-Hudi集成Flink-读取方式&限流&写入方式一、读取方式1流读（StreamingQuery）二、限流三、写入方式1.CDC数据同步1.使用第二种方式cdc+kafka进行mysql数据同步到hudi2.离线批量导入3.全量接增量四、写入模式1、Changelog模式2Append模式六、Bucket索引七、HudiCataLog七、离线Compaction八、离线Clustering一、读取方式1流读（StreamingQuery）当前表默认是快照读取，即读取最新的全量快照数据并一次性返回。通过参数read.streaming.enabled参数开启流读模式，通过r

ApacheHudi（发音为“hoodie”）是下一代流数据湖平台。ApacheHudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供表、事务、高效的更新插入/删除、高级索引、流式摄取服务、数据集群/压缩优化和并发性，同时将您的数据保持为开源文件格式。Hudi目前支持Flink、Spark与Java引擎实现数据写入。今天我们挑选其中一种，来看一下Flink引擎中的DataStreamAPI写入方式。根据官网以及hudi相关代码，目前基于FlinkDataStreamAPI写入hudi的方式也可分为hudi官网所述的如下方式（https://hudi.apache.org/docs/flin

Hudi0.10.0集成Hive时的异常及解决方法:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat异常信息使用HiveCLI连接Hive3.1.2并查询对应的Hudi映射的Hive表，发现如下异常：hive(flk_hive)>select*fromstatus_h2hlimit10;22/10/2415:22:07INFOconf.HiveConf:Usingthedefaultvaluepassedinforlogid:0f8a42a6-8195-413a-90dc-a31f7

Hudi0.10.0集成Hive时的异常及解决方法:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat异常信息使用HiveCLI连接Hive3.1.2并查询对应的Hudi映射的Hive表，发现如下异常：hive(flk_hive)>select*fromstatus_h2hlimit10;22/10/2415:22:07INFOconf.HiveConf:Usingthedefaultvaluepassedinforlogid:0f8a42a6-8195-413a-90dc-a31f7

1.背景经典场景Flink侧实现业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的JOIN产出这个宽表，但这种解决方案在实践中面临较多挑战，主要可分为以下两种情况：维表JOIN场景挑战：指标数据与维度数据进行关联，其中维度数据量比较大，指标数据QPS比较高，导致数据可能会产出延迟。当前方案：将部分维度数据缓存起起来，缓解高QPS下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。存在问题：由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大，所以指标数据流无法设置合理的TTL；而且存在Cache中维度数据没有及时更新，导致下游数据不准确的问题。多流JOIN场景挑战：多个指标数据进行关联，不同指标数据可能会出现时间差

1.背景经典场景Flink侧实现业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的JOIN产出这个宽表，但这种解决方案在实践中面临较多挑战，主要可分为以下两种情况：维表JOIN场景挑战：指标数据与维度数据进行关联，其中维度数据量比较大，指标数据QPS比较高，导致数据可能会产出延迟。当前方案：将部分维度数据缓存起起来，缓解高QPS下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。存在问题：由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大，所以指标数据流无法设置合理的TTL；而且存在Cache中维度数据没有及时更新，导致下游数据不准确的问题。多流JOIN场景挑战：多个指标数据进行关联，不同指标数据可能会出现时间差

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