使用 Scala 语言基于 Flink 完成Kafka 中的数据消费，将数据分发至 Kafka 的 dwd 层中，并在HBase 中进行备份同时建立 Hive外表，基于 Flink 完成相关的数据指标计算并将计算结果存入Redis、ClickHouse 中，怎么做？

在Scala中使用Apache Flink处理Kafka的数据流并将其转换到dwd层的Kafka、HBase以及Hive中，同时生成指标并存储到Redis和ClickHouse，可以按照以下步骤操作：

1. **设置环境**:
- 首先，确保你已经安装了Scala、Flink和相关的SDK（如Flink connector for Kafka、HBase、Hive等）。

2. **配置Flink连接**:
- 使用`FlinkKafkaConsumer`从Kafka源读取数据，指定主题和其他配置信息。

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val kafkaSource = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer09<String>("your-kafka-topic", new SimpleStringSchema(), kafkaConfig))

3. **数据转换**:
- 对接收到的数据进行必要的解析、清洗和转换，例如使用`map()`函数。

4. **写入dwd层**:
- 将数据发送到另一个Kafka主题（dwd层），可以用`addSink()`方法，同样需要指定目标topic和消费者配置。

5. **HBase备份**:
- 如果有Flink-HBase connector，你可以将数据批量插入HBase表，使用`TableApi`或者`DataStream` API。

6. **创建Hive外表**:
- 创建Hive外部表，可以使用Flink SQL或通过将数据导出为Parquet文件然后在Hive中加载。

7. **数据指标计算**:
- 用Flink的窗口函数（如TumblingWindow，SlidingWindow等）计算所需指标，比如聚合、统计等。

8. **存储结果**:
- `RedisSink`用于将计算结果写入Redis，而ClickHouse可以提供Flink插件直接将结果存入。

kafkaSource
  .map(... your data transformation ...)
  .keyBy(... key for windowing ...)
  .timeWindow(Time.minutes(5)) // Example: a 5-minute window
  .reduceLatest(... compute your metric ...)
  .addSink(new RedisSink<>(redisConfig))
  .addSink(new ClickHouseSink<>(
    "your-clickhouse-table",
    clickHouseConfig,
    'metricName, 'timestamp)
  )