CDC 实时入湖方案：MySQL＞Flink CDC＞Kafka ＆ Schema Registry＞Hudi ( HoodieMultiTableStreamer )_flink cdc schema registry

本方案的技术链路为：使用 Flink CDC 将 MySQL 的 CDC 数据 （Avro 格式）接入到 Kafka ，然后通过 Hudi 的 HoodieMultiTableStreamer 将摄取的 CDC 数据写入到 Hudi 表中。整个链路由 Confluent Schema Registry 控制 Schema 的变更。本文和《CDC 实时入湖方案：MySQL > Flink CDC > Kafka ＆ Schema Registry > Hudi ( Flink Connector ) 》介绍的方案类似，不同之处在于，链路末端读取 Kafka 数据并写入 Hudi 表的操作从 Flink Hudi Connector 改为了 HoodieMultiTableStreamer，以验证使用 Hudi 原生机制 HoodieMultiTableStreamer 实现多表入湖的可行性。

1. 前置依赖

1. 本文使用一个名为 gmall 的数据库，点击 [ 此处 ] 下载建库脚本；

2. 本文需要搭建一个 Confluent Schema Registry，如果仅以测试为目的，建议使用 Confluent 提供的 官方Docker镜像，构建操作可参考其 [官方文档]；

3. 本文需要一个 E