flink关联hbase

在Flink中关联Hbase大表可以通过自己维护索引表的方式来实现。由于FlinkSQL的Hbase connector不会处理索引，我们可以在Hbase中创建一个索引表，将需要关联的字段作为索引，并将索引表与原始表进行关联。这样，在查询时可以通过索引表快速定位到需要的数据，而不需要进行全表扫描。\[1\]

另外，在开发Flink时，我们可以将固定的维度信息存储在Hbase或者Redis等第三方库中，以便与流进行关联查询输出。可以通过本地搭建一个Hbase环境，并构建一个Hbase公共调用类和异步调用Hbase的公共代码来实现这一功能。\[2\]

在异步IO访问Hbase时，可以编写一个工具类，通过继承RichAsyncFunction抽象类来实现异步IO操作。该工具类可以根据传入的rowKey来查询Hbase某个表的数据，并返回查询结果集。\[3\]这样，我们就可以在Flink中使用该工具类来实现与Hbase的关联操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [FlinkSQL流式关联Hbase大表方案(走二级索引)](https://blog.csdn.net/qq_32068809/article/details/122862330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Flink查询关联Hbase输出](https://blog.csdn.net/Aaron_ch/article/details/123113871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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