在使用 Apache Flink 写入 Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）的 MOR（Merge-On-Read）表时，如果遇到了字段问题，可能是由于多种原因造成的。以下是一些可能导致此问题的常见原因和排查步骤：
Schema 不匹配：
确保 Flink 任务中定义的表结构与 Hudi MOR 表中的实际 schema 完全一致，包括字段名、字段类型以及字段顺序。
如果在 Flink 任务中使用了外部表定义（例如通过 Catalog 或 DDL），请确保这些定义与 Hudi 表的 schema 保持一致。
字段大小写敏感问题：
某些数据库和存储系统对字段大小写敏感，而另一些则不敏感。请确保 Flink 任务中使用的字段名大小写与 Hudi 表中定义的大小写完全匹配。
字段类型不匹配：
即使字段名相同，如果字段类型不匹配（例如，Flink 中是 INT 而 Hudi 中是 BIGINT），也可能导致写入失败。请仔细检查字段类型是否一致。
元数据问题：
Hudi MOR 表依赖于元数据存储（如 Hive Metastore）来维护表的 schema 信息。请确保 Hudi 表的元数据是最新的，并且 Flink 任务能够正确访问这些元数据。
序列化/反序列化问题：
Flink 使用特定的序列化器/反序列化器（serializers/deserializers）来处理数据的读写。如果 Flink 任务中使用的序列化器与 Hudi MOR 表期望的格式不匹配，可能会导致字段问题。
Hudi 版本兼容性：
确保你使用的 Flink Hudi Connector 版本与你的 Hudi 版本兼容。不同版本的 Hudi 可能有不同的 API 和行为。
错误消息详细分析：
仔细阅读 Flink 任务的错误消息。它通常会提供关于问题的详细信息，例如哪个字段导致问题，或者问题发生在哪个阶段（例如序列化、写入等）。
日志和调试：
开启 Flink 和 Hudi 的详细日志记录，以便更深入地了解问题发生的上下文。
如果可能，使用调试工具逐步执行 Flink 任务，观察数据在不同阶段的变化。
社区和资源：
查阅 Flink 和 Hudi 的官方文档，看看是否有关于你遇到问题的特定指导。
在 Flink 和 Hudi 的社区论坛、GitHub 问题跟踪器等地方搜索或提问，看看是否有其他人遇到过类似的问题。
简化问题：
尝试创建一个简单的 Flink 任务和一个简单的 Hudi MOR 表，只包含几个字段，看是否能够成功写入。然后逐步添加复杂性和字段，以确定是哪个部分导致了问题。
通过以上步骤，你应该能够定位并解决 Flink 写入 Hudi MOR 表的字段问题。如果问题仍然存在，请提供更详细的错误消息和上下文信息，以便进一步分析。