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Hudi 与 Flink SQL 结合处理实时金额汇总场景的核心优势在于：通过 Flink SQL 的声明式流处理简化开发（无需编写复杂 Java 代码），结合 Hudi 的事务性存储管理明细与聚合数据的实时更新（如退单、金额修正）。以下是具体实现方案，包含架构设计、Flink SQL 语法示例及关键配置。

一、场景需求与架构设计

典型场景：实时统计电商 GMV（全局 / 品类 / 地域）、用户实时累计消费金额（支持退单冲正）。
核心需求：

• 实时摄入订单流（含order_id, user_id, amount, create_time, is_refund字段）；
• 处理重复数据（如 Kafka 重试导致的重复消息）；
• 支持动态更新（退单时金额为负，需修正汇总结果）；
• 高效存储与查询（明细可追溯，聚合结果秒级更新）。

架构设计：

plaintext

Kafka（订单流） → Flink SQL（流处理） → Hudi（明细+聚合表） → 下游查询（BI工具/业务系统）

• Kafka：作为事件流的缓冲层，存储原始订单事件（JSON 格式）。
• Flink SQL：通过 DDL 定义 Kafka 源表、Hudi 结果表，编写 SQL 完成去重、过滤、聚合（如按用户 + 天汇总金额）。
• Hudi：
  • 明细表（MOR 类型）：存储原始订单事件，支持 Upsert（退单时更新amount为负数）。
  • 聚合表（COW 类型）：存储实时汇总结果（如user_daily_amount），列式存储保障查询性能。

二、核心步骤与 Flink SQL 实现

1. 定义 Kafka 源表（Flink SQL DDL）

通过 Flink SQL 声明式定义 Kafka 数据源，反序列化 JSON 事件为结构化字段。

示例 DDL：

sql

-- 创建Kafka源表（订单事件流）
CREATE TABLE kafka_order_source (order_id STRING,         -- 订单ID（主键）user_id BIG