有没有Hudi on Flink动态同步元数据变化的方法，即读取的kafka数据新增了字段?

是的，Hudi on Flink支持动态同步元数据变化的方法。您可以使用Flink Table API或SQL来读取Kafka数据，并使用Hudi的SinkFunction将数据写入Hudi表。当Kafka数据新增字段时，您可以在SinkFunction中更新Hudi表的模式，以包含新的字段。

以下是一个使用Flink Table API和Hudi SinkFunction的示例：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions;
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig;
import org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor;
import org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator;
import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator;
import org.apache.hudi.util.Option;
import org.apache.kafka.connect.data.Field;
import org.apache.kafka.connect.data.Schema;
import org.apache.kafka.connect.data.Struct;

public class HudiDynamicSyncExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 定义Kafka源表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE kafka_source (`order` BIGINT, `user_id` BIGINT, `ts` TIMESTAMP(3), " +
                "`name` STRING, `address` STRING, PRIMARY KEY (`order`, `ts`)) WITH (...)");

        // 定义Hudi目标表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE hudi_sink (`order` BIGINT, `user_id` BIGINT, `ts` TIMESTAMP(3), " +
                "`name` STRING, `address` STRING, `new_field` STRING) PARTITIONED BY (...)");

        // 注册Kafka源表为UDF函数
        tableEnv.createTemporarySystemFunction("kafkaSource", KafkaSourceFunction::new);

        // 使用Flink Table API读取Kafka数据并写入Hudi表
        tableEnv.executeSql("INSERT INTO hudi_sink SELECT * FROM kafkaSource");
    }
}

在这个示例中，您需要根据您的需求自定义Kafka源表和Hudi目标表的模式。当Kafka数据新增字段时，您可以更新Hudi目标表的模式，以包含新的字段。然后，您可以重新运行上述代码，以便Hudi表动态同步元数据变化。

目前 Hudi on Flink 动态同步元数据变化的功能并不支持这种场景。一般来说，Hudi 是基于 SQL 查询的方式来读取 Kafka 数据，并使用流式计算框架进行实时处理，因此只有实时查询时才会考虑对元数据的变化做出响应。Flink 也没有内置支持这种功能，一般需要用户自己编写自定义函数或者脚本来处理元数据变化，需要考虑到数据源变更的情况以及元数据变更的影响。推荐使用 Kafka CDC 的方式进行数据采集并自定义元数据变化处理逻辑，比如 Kafka 中有一个 Schema Registry 组件可以检测到元数据变化，并对 Hudi 表结构进行动态调整。