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hudi+flink在非schema on read模式下也表现出了支持一部分的schema evolution功能，本篇中测试一下在非schema on read模式下，发生各种列变更情况时数据写入与读取情况。

• flink 1.14.5
• hudi 0.13.1
• mor表

思路：

1. 选择mor表是因为它的数据文件有avro和parquet两种格式，能覆盖得更全面，相对于cow表，两者在parquet上的读取共用了低层实现(RecordIterators.getParquetRecordIterator)，所以两者表现应该是一致的。
2. 模式变更前后分别写入一条数据，用变更后的模式读取所有数据
3. 测试parquet读：insert模式下使用两条数据写入不同的parquet文件，进行eartlist的增量读。如果采用compaction生成parquet，新旧数据需要分别compact到不同文件(一个parquet对应一个schema)，否则旧数据会自动在compact过程中进行了evolve，可将数据写到不同分区。
4. 只读arvo：upsert模式使两次写入均生成arvo文件，进行eartlist的增量读。即使写到同一个文件，但是两次写入对应不同的block，有各自的schema.

追加列

• 模式变更前：<id int, name string, create_date string>，数据(1,‘1’,‘2023-07-25’)
• 模式变更后：<id int, name string, create_date string, col1 int>，数据(2,‘2’,‘2