这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用Apache Hudi和Debezium构建健壮的CDC管道，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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一篇在Bangalore Hadoop Meetup上分享的使用Apache Hudi和Debezium构建CDC管道，分享者是Apache Hudi社区活跃贡献者Pratyaksh。
CDC（CHANGE DATA CAPTURE）：是一种软件设计模式，用于确定和跟踪已变更的数据，以便可以对更改后的数据采取措施，一个简单的示例是捕获MySQL变更的记录，然后导入数据湖。
业务部门要求获取业务洞察力；服务所有者随着时间的推移要求验证记录的每个版本，数据工程师要求建立维护成本低的管道以从事务处理系统（MySQL， Postgres，Cassandra，Mongo）到分析系统（HDFS）CDC具有低延迟。CDC具有如下优势，事件处理，实时分析和展示板，审计日志，24小时负载工作。
对于CDC有不同的方案，如基于日志的Debezium和基于查询的JDBC Connector，如Sqoop，大多数公司在使用Sqoop来处理数据，处理数据源的模式变更并处理文件存储格式，但很难处理CSV等格式。
在过去，考虑到必须放弃开放性和社区支持，我们因此使用了Maxwell。
只要避免高频流处理，NiFi是一个很好的数据流工具，它具有很高的IO，因此磁盘可能成为瓶颈并且没有数据冗余，所以应该配置AWS EBS，此外，我们还必须给CatpureChangeMySql处理器打patch以便处理内存缓冲。
Debezium是一个得到了redhat支持的活跃项目。它基于KafkaConnect构建，并支持SQL和NoSql数据库，它通过合并SQL info模式和Alter语句来更新已缓存的模式。
Bootstrap：由于binlog/WAL不会保留太久，因此是在首次启动时会处理整个数据库快照。
Databricks最近开源的Delta.io（前不久才支持Presto和Authena。Uber开源Apache hudi，存储格式只具有重写拆分功能（Athena）的parquet文件输入格式。Parquet格式-看起来有争议-但Spark社区（DS）的文件格式演变更好。Hive–尽管获得LLAP支持，但感觉仍然很慢（MR，TEZ）
系统整体架构如下，数据库可以是SQL或NOSQL，BinLog和WAL。整个服务运行在Kubernetes上，我们构建了抽象层来支持Debezium的NRT需求–因为新鲜度总是伴随着更高的成本。Batch和DB的JDBC，但不支持获取变更日志。
Hudi代表Hadoop的更新，删除和增量。也就是说，hudi提供了一个有效的平台来进行数据提取，协调和查询。对于数据提取和协调，它会保留hudi键。
重复数据删除，同一记录的多次更新需要转到同一分区路径。Hudi使用索引。（bloom或hbase）。
如果存在，则标记记录的当前位置 并传入记录。
写入时，会保持最小的hdfs文件大小，这也是在hudi中解决小文件问题的方式。
COW模式下，可以使用清理策略来清理所有过时的数据
对于查询，支持多个视图–读优化视图，实时视图和增量视图。
COW支持读优化视图和增量视图。
MOR支持所有这三种视图。
下面是Apache Hudi的系统架构，使用Spark微批读取数据，并支持索引，可将表同步支持Hive Metasore中，同时对于查询支持三种视图。
使用Hudi时也存在如下挑战
对于Hudi社区和Debezium社区已做如下贡献
线路图：如构建用于编排的UI，数据分析UI、认证鉴权相关等。
启动hudi spark任务命令及Hive Metastore的属性
Hudi中的清理策略配置
关于如何使用Apache Hudi和Debezium构建健壮的CDC管道就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。