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使用 Flink Hudi 处理变更数据流并通过 Redshift Spectrum 进行数据分析实践
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原文中文，约5100字，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Zeppelin上的Flink SQL实现ETL任务，支持近实时高并发Upsert到数据湖，并利用Redshift Spectrum进行快速分析查询。文章详细介绍了背景、架构设计、Hudi和Redshift Spectrum的特点和功能，并给出了示例操作。通过本文的方法，可以实现稳定的CDC数据捕获和流式数据湖方案，并提供高性能的查询能力。
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关键要点
- 背景介绍了数据分析场景，强调实时查询的重要性。
- 通过Zeppelin和Flink SQL实现ETL任务，支持高并发Upsert到数据湖。
- 整体架构使用DMS CDC工具实时采集变更数据到MSK，并记录到S3。
- Apache Hudi提供行级更新能力，解决Hadoop大数据更新问题。
- Flink On Hudi支持CDC数据的流写流读，兼容多种OLAP引擎。
- Redshift Spectrum允许直接查询S3中的数据，无需加载到Redshift。
- Redshift Spectrum支持多种数据格式和复杂数据类型的查询。
- 示例操作包括CDC数据采集、Flink处理和Redshift表创建。
- 总结了稳定的CDC数据捕获机制和高性能查询能力的实现。
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