有人搞过hudi on flink么？hudi做数据湖，flink做计算

是的，Hudi on Flink 是一种结合了 Apache Hudi 和 Apache Flink 的实时大数据处理框架，它可以将数据湖和实时计算结合起来，实现高效、稳定、可扩展的大数据处理。
使用 Hudi on Flink可以方便地进行数据的持久化和索引，使得数据查询和处理更加高效。同时，Flink 的流式计算能力也能支持实时数据的处理，满足企业的实时数据处理需求。Hudi on Flink的优点在于它可以将数据湖和实时计算无缝结合，提供了一种高效、稳定、可扩展的数据处理方式。

是的，Hudi on Flink 是一种常见的数据湖方案，可以将 Apache Hudi 的数据湖能力与 Apache Flink 的流处理和批处理能力相结合，实现对海量数据的实时计算和存储。

Apache Hudi 是一个开源的数据湖解决方案，它提供了一套全面的数据湖能力，包括数据写入、数据更新、数据删除、数据查询等操作，支持在云原生环境下进行部署和管理。Apache Flink 是一个广泛应用于实时流处理和批处理的开源框架，具有高吞吐量、低延迟、高可靠性等特点。

结合 Hudi 和 Flink，可以实现数据湖中数据的实时计算和存储。具体来说，可以使用 Flink 对数据进行实时计算和分析，然后将结果写入到 Hudi 中进行存储和管理。这样，就可以实现对数据的实时处理和查询，同时保证数据的一致性和可靠性。

Hudi on Flink 的部署和配置需要一定的技术积累和经验，建议在实施前充分评估和测试，确保方案的可行性和稳定性。同时，也需要根据具体业务需求和场景选择适合的技术方案和工具组合。

确实，有人已经成功实施了Hudi on Flink的方案。在这个方案中，Flink和Hudi分别承担起了计算和数据湖的角色。具体来说，用户可以通过Flink SQL将变更数据捕获（CDC）的数据实时写入Hudi存储。在整合的过程中，需要注意的是，Hudi 0.8.0版本开始支持Flink，并且在通过Flink写数据到Hudi时，必须开启checkpoint。

此外，一些实际的案例研究也提供了具体的步骤和策略，如使用Flink插入数据到Hudi数据湖，以及如何用Flink整合hudi，构建统一的大数据解决方案。这些案例研究的环境和版本可能有所不同，但它们给出了一些关于如何配置和使用这两个工具的实用指导。

总的来说，选择哪种工具以及如何进行整合取决于具体的业务需求和场景。在进行整合之前，建议首先理解这两个工具的优势和劣势，以及它们在实际应用场景中的表现。

是的，Hudi 和 Flink 都是用于大数据处理的开源工具，它们可以很好地协同工作。
Hudi 是一个基于 Apache Hive 架构的大数据湖存储引擎，它可以实现高效的增量数据管理和变更数据捕获等功能。而 Flink 则是一个开源的分布式流处理框架，它可以高效地处理实时和批处理数据。
在实践中，许多公司都采用了 Hudi 和 Flink 进行大数据处理。例如，阿里巴巴就开发了一个名为 Tair Data Lake 的解决方案，它使用 Hudi 作为数据湖存储引擎，并且使用 Flink 进行数据分析和机器学习等任务。
如果你想深入了解 Hudi 和 Flink 如何协同工作，你可以查阅相关的技术文档和教程。此外，你也可以加入相关的社区和技术论坛，和其他开发者交流经验和最佳实践。