使用 Flink Hudi 构建实时数据湖

数据湖是一个用于存储和管理各种数据类型的中心化存储系统。它允许组织将结构化和非结构化数据聚合在一起，并支持多种数据处理和分析工作负载。Flink Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个基于Apache Hudi构建的流式数据湖解决方案，它结合了Apache Flink和Apache Hudi的强大功能，提供了实时数据湖的能力。

本文将介绍如何使用Flink Hudi构建实时数据湖，并提供相应的源代码示例。

1. 准备工作

在开始之前，确保你已经满足以下要求：

• 安装并配置Java和Maven。
• 安装并配置Flink集群。
• 熟悉Flink和Hudi的基本概念和操作。

2. 创建Flink Hudi应用程序

首先，我们需要创建一个Flink Hudi应用程序来处理流式数据，并将其写入数据湖。

import org.apache.flink.api