使用 Apache Flink 在 Amazon EMR 上构建统一数据湖

实现企业数据资产的大众化对于数据驱动型企业至关重要。

AWS Glue Data Catalog 提供统一的存储库以存储和查找元数据。

Apache Flink 是一个适用于流式处理和批处理的数据处理引擎。

本文展示了如何将 Amazon EMR 中的 Apache Flink 与 AWS Glue Data Catalog 集成。

Flink 使用连接器和目录与数据和元数据进行交互。

Flink 提供多种内置目录实施，包括 GenericInMemoryCatalog、JdbcCatalog 和 HiveCatalog。

Iceberg 和 Hudi 有各自的目录管理机制，支持与 AWS Glue Data Catalog 的集成。

解决方案架构包括使用 Amazon RDS for MySQL binlog 实时提取数据。

设置解决方案的步骤包括启用 binlog、创建 EMR 集群和使用 Flink 提取 CDC 数据。

使用 AWS Glue Data Catalog 存储元数据，支持通过 Athena 或 Amazon EMR Trino 进行业务分析。

在 Amazon RDS for MySQL 中启用 binlog 并初始化数据库是实现 CDC 的前提。

创建 EMR 集群时需配置与 AWS Glue Data Catalog 的集成。

Flink CDC 连接器支持读取数据库快照并捕获更新。

使用 Iceberg 和 Hudi 表存储处理后的数据，展示了不同的目录管理机制。

通过 Glue Data Catalog 中的元数据，Flink 可以读取/写入 Iceberg 和 Hudi 表。

使用 Hive 语法创建 Parquet 表，展示了如何处理不同存储格式的数据。

确认所有表元数据存储在 Data Catalog 中是确保数据一致性的关键步骤。

使用 Athena 或 Amazon EMR Trino 查询数据，验证数据更新和删除的效果。

完成后需清理资源以避免产生费用，包括删除数据库和 EMR 集群。

通过集成 Flink、Iceberg 和 Hudi，构建可演变且可扩展的数据湖解决方案。