从hudi写入sqlserver

Hudi支持将数据写入到多种数据源中，包括SQL Server。下面是将Hudi数据写入SQL Server的步骤：

1.首先，需要在SQL Server中创建一个表来存储Hudi数据。可以使用以下命令创建一个名为“stu4_sink_sqlserver”的表：

CREATE TABLE stu4_sink_sqlserver (
    id BIGINT NOT NULL,
    name VARCHAR(255),
    school VARCHAR(255),
    nickname VARCHAR(255),
    age INT NOT NULL,
    score DECIMAL(4,2) NOT NULL,
    class_num INT NOT NULL,
    phone BIGINT NOT NULL,
    email VARCHAR(255),
    ip VARCHAR(255),
    PRIMARY KEY (id)
);

2.接下来，使用以下SQL语句将Hudi数据插入到SQL Server表中：

INSERT INTO stu4_sink_sqlserver
SELECT * FROM stu4_sink_hudi

这将从名为“stu4_sink_hudi”的Hudi表中选择所有数据，并将其插入到名为“stu4_sink_sqlserver”的SQL Server表中。

相关问题

hudi是sql操作吗

Hudi提供了一套基于SQL的API，可以通过SQL语句来操作数据，例如查询、插入、更新、删除等操作。但是，Hudi并不是一种传统的关系型数据库，它更像是一种数据湖管理框架，支持在数据湖上进行增量写入、时间旅行、读写分离等功能。

Hudi的SQL语法类似于标准的SQL语句，但是有一些特定的语法和关键字，例如使用"Hoodie"前缀来标识数据表，使用"Hoodie Table"来创建数据表，使用"Hoodie Delta Stream"来处理实时数据流等。同时，Hudi还提供了一些自定义的函数，例如"HoodieCleanMetadata"函数用于清除元数据等。

总之，尽管Hudi提供了基于SQL的API，但它并不是一种传统的关系型数据库，而是一种数据湖管理框架，可以高效地管理大规模、分散的数据集，并具有高效、低延迟、一致性和容错性的特点。

flink写入hudi多表

在 Flink 中使用 Hudi 同时写入多个表，可以按照以下步骤进行：

1. 引入依赖：在 Flink 项目中的 pom.xml 文件中，添加 Hudi 相关的依赖，例如 hudi-flink、hudi-client 等。

2. 创建 Flink 流式作业：使用 Flink 的 DataStream API 创建流式作业，处理输入数据并准备写入 Hudi 表。

3. 配置 Hudi 写入：为每个需要写入的 Hudi 表创建一个 HudiTableConfig 对象，配置相应的表名、Schema、主键等信息。

4. 转换数据并写入 Hudi 表：根据需要写入的多个表，使用 Flink 的 DataStream API 进行数据转换操作，并将数据写入对应的 Hudi 表中。可以使用 `hudiWrite()` 函数将转换后的数据写入 Hudi 表。

   dataStream
    .map(new MyMapper()) // 自定义数据转换逻辑
    .addSink(HoodieFlinkSink.create(hudiTableConfig1, ...)) // 将数据写入第一个 Hudi 表
    .name("Hudi Sink 1");
   
   dataStream
    .map(new MyMapper()) // 自定义数据转换逻辑
    .addSink(HoodieFlinkSink.create(hudiTableConfig2, ...)) // 将数据写入第二个 Hudi 表
    .name("Hudi Sink 2");
   
   // 可以根据需要继续添加更多的 Hudi 表写入操作

5. 配置并执行 Flink 作业：为 Flink 作业配置必要的参数，例如并行度、检查点等，并执行作业。

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   env.setParallelism(1); // 设置并行度
   env.enableCheckpointing(5000); // 开启检查点
   
   // 创建流式作业，处理数据并写入 Hudi 表
   
   env.execute("Flink Hudi Multiple Tables Job");

需要注意的是，在配置 Hudi 表时，要确保每个表都有唯一的表名和主键，且 Schema 结构与输入数据一致。另外，为了保证数据一致性和容错能力，在 Flink 作业中开启检查点功能是一个好的实践。

以上是一个简单的示例，具体的实现还需要根据你的实际需求和数据处理逻辑进行调整。同时，还需要根据 Hudi 和 Flink 的版本进行适配和配置。