1. 首先在AWS Glue中创建一个数据目录，将源数据文件上传到这个目录中。例如，我们可以使用AWS S3作为数据存储。
2. 然后创建一个AWS Glue作业，将它配置成在该数据目录上运行。对于源表数据，我们可以将其作为input的数据来源。对于目标表，我们需要将其连接到Apache Hudi的存储库中。针对每一个源表，我们都需要创建一个Glue作业。
3. 在启动AWS Glue作业之前，需要先设置源表和目标表的模式。可以通过AWS Glue Data Catalog表中的模式来实现。Hudi模式定义可以在源控制管理工具(如Github)中维护，然后使用Hudi提供的SchemaRegistry将模式保存到Hudi存储库中。
4. 启动AWS Glue作业来生成Hudi数据集。在此过程中，AWS Glue作业将在源表和目标表之间进行数据转换，例如从源表提取变更数据，并将其写入Hudi存储库中。
5. 完成CDC生成后，在Hudi存储库中就可以查询到有关源表的历史记录数据。

代码示例： 以下是Hudi写入数据集的示例代码：

// 设置基础配置
HoodieWriteConfig config = HoodieWriteConfig.newBuilder()
    .withPath(basePath)
    .withSchema(SCHEMA)
    .withParallelism(2, 2)
    .withBulkInsertParallelism(4)
    .withFinalizeWriteParallelism(1)
    .withWriteBufferSize(12 * 1024 * 1024)
    .onError((id, data, error) -> {

    })
    .withIndexConfig(HoodieIndexConfig.newBuilder()
        .withIndexType(HoodieIndex.IndexType.BLOOM)
        .withBloomFilterNumBytes(1024 * 1024)
        .