说明

核心结论：Hudi 完全能实现上述 “两个 CDC 流写入存储后，通过批 / 流查询实现增量关联” 的操作，但实现逻辑、核心特性与 Paimon 有差异 ——Hudi 以 “增量拉取（Incremental Pull）” 为核心机制，依赖其 CDC 表类型 和 增量查询能力 完成关联，同样支持 “全量初始化 + 增量同步”，且能与 Flink、Doris 无缝集成。

以下是 Hudi 实现该需求的完整方案，对照 Paimon 逻辑逐一拆解，方便你对比选择：

一、Hudi 与 Paimon 核心特性对比（关联场景视角）

先明确两者在流 - 流增量关联场景的差异，避免踩坑：

特性维度	Hudi（0.14+）	Paimon（0.8+）
CDC 模式支持	支持（table.type=MERGE_ON_READ/COPY_ON_WRITE + hoodie.datasource.write.operation=UPSERT）	支持（write.mode=cdc 原生适配 binlog）
增量查询机制	基于 commit time 拉取增量数据（Incremental Pull）	基于 scan.mode=incremental 扫描增量变更
关联性能	依赖索引（Bloom Filter/Global Index），等值关联高效	哈希索引优化更彻底，关联速度略优
全量 + 增量结合	支持（全量查询初始化，增量查询同步新数据）	支持（批查询全量，流查询增量）
Doris 集成	原生支持（Doris 提供 Hudi 外部表引擎）	需通过 HUDI 兼容引擎或专属连接器
状态管理	无 Flink 状态膨胀（数据持久化到 Hudi）	无 Flink 状态膨胀（数据持久化到 Paimon）

关键适配点：Hudi 需通过 hoodie.datasource.write.recordkey.field 定义主键（对应外键关联字段），通过 hoodie.datasource.write.operation=UPSERT 处理 binlog 的更新 / 删除，完全匹配 Paimon 的 CDC 模式能力。

二、Hudi 实现流 - 流增量关联完整步骤

沿用之前的业务场景：

• 数据源：MySQL 订单表 + 支付表 binlog 流（Debezium→Kafka）；
• 外键：order_id（订单表主键 = 支付表外键）；
• 目标：全量关联历史数据，实时增量关联新数据，结果供 Doris 查询。

前置条件

• Flink 1.17+（Hudi 0.14+ 适配 Flink 1.18）；
• Hudi 0.14+（需 hudi-flink-connector 依赖）；
• 存储介质：HDFS/S3（生产）、本地文件（测试）；
• Debezium+Kafka 已就绪（Kafka 主题：mysql-binlog-order、mysql-binlog-pay）。

步骤 1：创建 Kafka 源表（与 Paimon 方案完全一致）

解析 Debezium 输出的 binlog 数据，无需修改：

sql

-- 订单流 Kafka 源表
CREATE TABLE kafka_order_source (
  order_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  amount DECIMAL(10,2),
  create_time TIMESTAMP(3),
  op STRING  -- Debezium 操作类型：c/u/d
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'mysql-binlog-order',
  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-ip:9092',
  'properties.group.id' = 'hudi-join-group',
  'format' = 'json',
  'json.fail-on-missing-field' = 'false',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);

-- 支付流 Kafka 源表
CREATE TABLE kafka_pay_source (
  pay_id BIGINT,
  order_id BIGINT,
  pay_amount DECIMAL(10,2),
  pay_time TIMESTAMP(3),
  op STRING
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'mysql-binlog-pay',
  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-ip:9092',
  'format' = 'json',
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);

步骤 2：创建 Hudi 表（CDC 模式存储数据流）

Hudi 无专门的 “CDC 模式”，但通过 UPSERT 操作 + 主键配置，可完美适配 binlog 的 insert/update/delete，等价于 Paimon 的 write.mode=cdc：

sql

-- 1. Hudi 订单表（存储订单全量+增量数据，适配 CDC）
CREATE TABLE hudi_order (
  order_id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,  -- 主键（外键关联依据）
  user_id BIGINT,
  amount DECIMAL(10,2),
  create_time TIMESTAMP(3),
  op STRING  -- 保留操作类型，供过滤删除
) WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://hdfs-ip:9000/hudi/db/order',  -- 存储路径
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',  -- 推荐：读时合并（实时性+存储效率平衡）
  -- 若需更高查询性能，用 COPY_ON_WRITE（写时合并）
  'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'order_id',  -- 主键字段（必选）
  'hoodie.datasource.write.partitionpath.field' = 'create_time',  -- 分区字段（按时间分区）
  'hoodie.datasource.write.partitionpath.urlencode' = 'false',
  'hoodie.datasource.write.operation' = 'UPSERT',  -- 核心：支持更新/插入（适配 binlog）
  'hoodie.datasource.write.precombine.field' = 'create_time',  -- 预合并字段（处理同主键乱序）
  'hoodie.index.type' = 'BLOOM',  -- 布隆索引（等值关联高效）
  'hoodie.bloom.index.fields' = 'order_id',  -- 索引字段（外键关联字段）
  'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning' = 'true',  -- Hive 风格分区（方便 Doris 读取）
  'hoodie.table.name' = 'order_table'  -- Hudi 表名（元数据标识）
);

-- 2. Hudi 支付表（与订单表配置一致）
CREATE TABLE hudi_pay (
  pay_id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  order_id BIGINT,  -- 外键（关联 order_id）
  pay_amount DECIMAL(10,2),
  pay_time TIMESTAMP(3),
  op STRING
) WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://hdfs-ip:9000/hudi/db/pay',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
  'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'pay_id',
  'hoodie.datasource.write.partitionpath.field' = 'pay_time',
  'hoodie.datasource.write.operation' = 'UPSERT',
  'hoodie.datasource.write.precombine.field' = 'pay_time',
  'hoodie.index.type' = 'BLOOM',
  'hoodie.bloom.index.fields' = 'order_id',  -- 索引外键字段，加速关联
  'hoodie.table.name' = 'pay_table'
);

• 关键配置说明：
  • table.type=MERGE_ON_READ：Hudi 核心表类型，写入时追加日志文件，查询时合并，兼顾实时性和写入性能（适合增量流场景）；
  • hoodie.datasource.write.operation=UPSERT：自动根据主键匹配，存在则更新，不存在则插入，删除操作需通过 op='d' 手动处理（后续步骤说明）；
  • BLOOM 索引：对 order_id 建立索引，关联时快速过滤不匹配的数据，避免全表扫描。

步骤 3：将 Kafka 流写入 Hudi 表（全量 + 增量同步）

Hudi 不自动解析 op 字段，需手动处理删除事件（通过 DELETE 操作），插入 / 更新通过 UPSERT 自动处理：

sql

-- 1. 订单流写入 Hudi 表（处理 insert/update/delete）
INSERT INTO hudi_order
SELECT
  order_id,
  user_id,
  amount,
  create_time,
  op
FROM kafka_order_source;

-- 2. 支付流写入 Hudi 表
INSERT INTO hudi_pay
SELECT
  pay_id,
  order_id,
  pay_amount,
  pay_time,
  op
FROM kafka_pay_source;

-- 关键：处理删除事件（Hudi 需显式执行 DELETE 操作）
-- 订单表删除事件处理（单独启动一个流作业）
INSERT INTO hudi_order /*+ OPTIONS('hoodie.datasource.write.operation'='DELETE') */
SELECT
  order_id,
  user_id,
  amount,
  create_time,
  op
FROM kafka_order_source
WHERE op = 'd';

-- 支付表删除事件处理
INSERT INTO hudi_pay /*+ OPTIONS('hoodie.datasource.write.operation'='DELETE') */
SELECT
  pay_id,
  order_id,
  pay_amount,
  pay_time,
  op
FROM kafka_pay_source
WHERE op = 'd';

• 执行后效果：
  • 全量阶段：Flink 作业从头消费 Kafka 数据，将历史全量数据写入 Hudi；
  • 增量阶段：实时消费新 binlog 数据，op='c'/'u' 触发 UPSERT，op='d' 触发 DELETE，Hudi 自动维护数据一致性。

步骤 4：流 - 流关联实现（全量关联 + 增量关联）

Hudi 核心通过 read.start-commit（增量查询起始版本）实现 “全量初始化 + 增量同步”，关联逻辑与 Paimon 一致，但语法有差异：

方式 1：全量关联（初始化历史数据）

首次执行全量关联，读取两个 Hudi 表的所有历史数据，写入关联结果表：

sql

-- 1. 创建 Hudi 关联结果表（存储全量+增量关联数据）
CREATE TABLE hudi_order_pay_join (
  order_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  order_amount DECIMAL(10,2),
  create_time TIMESTAMP(3),
  pay_id BIGINT,
  pay_amount DECIMAL(10,2),
  pay_time TIMESTAMP(3),
  PRIMARY KEY (order_id, pay_id) NOT ENFORCED  -- 联合主键，避免重复
) WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs://hdfs-ip:9000/hudi/db/order_pay_join',
  'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
  'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'order_id,pay_id',  -- 联合主键
  'hoodie.datasource.write.partitionpath.field' = 'create_time',
  'hoodie.datasource.write.operation' = 'UPSERT',
  'hoodie.datasource.write.precombine.field' = 'create_time',
  'hoodie.table.name' = 'order_pay_join_table'
);

-- 2. 全量关联：订单表 + 支付表（外键 order_id）
INSERT INTO hudi_order_pay_join
SELECT
  o.order_id,
  o.user_id,
  o.amount AS order_amount,
  o.create_time,
  p.pay_id,
  p.pay_amount,
  p.pay_time
FROM hudi_order o
LEFT JOIN hudi_pay p
ON o.order_id = p.order_id
WHERE o.op != 'd' AND p.op != 'd';  -- 过滤删除数据

• 执行方式：Flink 批作业（或流作业读全量），一次性关联所有历史数据。

方式 2：增量关联（实时同步新数据）

Hudi 增量查询需指定 read.start-commit（起始提交版本），仅读取该版本后的增量变更数据，实现实时关联：

sql

-- 1. 先获取 Hudi 表的最新提交版本（用于首次启动时指定起始版本）
-- 在 Flink SQL Client 执行（或通过 Hudi API 查询）：
DESCRIBE EXTENDED hudi_order;  -- 查看表元数据，获取最新 commit time（如 20250101120000）

-- 2. 增量关联：仅读取两个表的新增/更新数据
INSERT INTO hudi_order_pay_join
SELECT
  o.order_id,
  o.user_id,
  o.amount AS order_amount,
  o.create_time,
  p.pay_id,
  p.pay_amount,
  p.pay_time
FROM hudi_order /*+ OPTIONS('read.start-commit'='20250101120000', 'read.streaming.enabled'='true') */ o
LEFT JOIN hudi_pay /*+ OPTIONS('read.start-commit'='20250101120000', 'read.streaming.enabled'='true') */ p
ON o.order_id = p.order_id
WHERE o.op != 'd' AND p.op != 'd';

• 关键配置：
  • read.streaming.enabled='true'：启用 Hudi 流读取模式（增量查询）；
  • read.start-commit：指定增量查询的起始版本（首次用全量关联后的最新版本，后续作业自动续接）；
  • 执行方式：Flink 流作业，持续读取两个 Hudi 表的增量变更，实时关联后写入结果表（延迟秒级）。

方式 3：全量 + 增量结合（生产推荐）

1. 执行 “方式 1” 全量关联，初始化历史数据；
2. 执行 “方式 2” 增量关联，指定全量关联后的最新 commit time 作为起始版本，持续同步新数据；
3. 定期（如每天凌晨）重新执行全量关联，修正增量关联可能的不一致（Hudi 支持 UPSERT 覆盖旧数据）。

步骤 5：Doris 直接查询 Hudi 关联结果（原生支持）

Doris 提供原生 Hudi 外部表引擎，无需兼容适配，直接查询关联结果：

sql

-- 在 Doris 中创建 Hudi 外部表（关联结果表）
CREATE EXTERNAL TABLE doris_order_pay_join (
  order_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  order_amount DECIMAL(10,2),
  create_time DATETIME,
  pay_id BIGINT,
  pay_amount DECIMAL(10,2),
  pay_time DATETIME
) ENGINE=HUDI
PROPERTIES (
  "path" = "hdfs://hdfs-ip:9000/hudi/db/order_pay_join",  -- Hudi 关联结果表路径
  "hudi.table.type" = "MERGE_ON_READ",  -- 与 Hudi 表类型一致
  "fs.defaultFS" = "hdfs://hdfs-ip:9000",
  "hive.metastore.uris" = "thrift://hive-metastore-ip:9083",  -- 若 Hudi 注册到 Hive 元数据
  "partition_filter_expr" = "create_time >= '2025-01-01'"  -- 可选：默认过滤分区
);

-- Doris 实时查询关联结果
SELECT
  user_id,
  COUNT(order_id) AS order_count,
  SUM(order_amount) AS total_amount
FROM doris_order_pay_join
GROUP BY user_id;

三、Hudi 方案关键优化与注意事项

1. 关联性能优化

• 索引优化：对关联字段（order_id）启用 GLOBAL_BLOOM 索引（而非默认的 BLOOM），跨分区关联更快：

  sql

  ALTER TABLE hudi_order SET TBLPROPERTIES ('hoodie.index.type' = 'GLOBAL_BLOOM');
  

• 分区裁剪：关联时显式指定分区范围（如按天分区），减少扫描数据量：

  sql

  WHERE o.create_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-02' 
    AND p.pay_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-02'
  

• 并行度配置：Flink 作业并行度 = Hudi 表分区数 = Kafka 分区数（如 10），避免数据倾斜。

2. 数据一致性保障

• 删除事件处理：必须单独启动删除流作业（operation=DELETE），否则 Hudi 无法处理 binlog 的删除事件；
• 预合并字段：precombine.field 需设置为时间字段（如 create_time），避免同主键乱序数据导致的关联不一致；
• Checkpoint 配置：开启 Flink Checkpoint（1 分钟一次），故障恢复后从断点续跑，避免数据丢失。

3. 实时性优化

• 表类型选择：若需低延迟（秒级），用 MERGE_ON_READ；若需查询性能优先（毫秒级），用 COPY_ON_WRITE（写入性能略差）；
• 日志合并触发：MERGE_ON_READ 表可设置 hoodie.compact.inline = true，写入时自动触发小文件合并，提升查询速度。

4. 存储优化

• 过期数据清理：设置 Hudi 表的 TTL，自动清理过期数据：

  sql

  ALTER TABLE hudi_order SET TBLPROPERTIES ('hoodie.cleaner.policy' = 'KEEP_LATEST_FILE_VERSIONS', 'hoodie.cleaner.fileversions.retained' = '30');  -- 保留30个版本（约30天）
  

• 压缩格式：默认使用 Snappy 压缩（Parquet 格式），无需额外配置，平衡压缩比和查询速度。

四、Hudi vs Paimon 方案选择建议

场景特征	推荐方案	原因
追求极简配置，原生适配 CDC	Paimon	write.mode=cdc 直接解析 binlog，无需手动处理删除
已有 Hadoop 生态（HDFS+Hive）	Hudi	与 Hadoop 生态兼容性更好，元数据可注册到 Hive
关联性能要求极高，需哈希索引	Paimon	哈希索引比 Hudi 布隆索引等值关联更快
需多引擎兼容（Spark/Flink/Trino）	Hudi	多引擎支持更成熟，社区生态更丰富
Doris 集成优先级最高	两者均可（Hudi 更原生）	Doris 对 Hudi 外部表支持更完善，无需兼容配置

五、总结

Hudi 完全能实现 “两个 CDC 流写入存储后，批 / 流结合的增量关联”，核心依赖其 UPSERT 操作、增量查询能力 和 MERGE_ON_READ 表类型，与 Paimon 方案功能对等，仅在 CDC 适配、索引类型、配置细节上有差异。

若你已在使用 Hadoop 生态（HDFS/Hive），或需要多引擎兼容，优先选择 Hudi；若追求极简配置、更优的关联性能，可选择 Paimon。两种方案最终都能实现 “全量初始化 + 增量同步 + Doris 直接查询” 的闭环，满足流 - 流增量关联需求。