flink1.12 hbase2.1

根据提供的引用内容，我了解到Flink 1.12版本与HBase 2.1的兼容性信息并不明确。在引用的内容中没有提到Flink 1.12与HBase 2.1的兼容性。因此，我无法提供关于Flink 1.12和HBase 2.1之间兼容性的具体信息。建议您查阅Flink和HBase的官方文档或者社区论坛以获取更准确的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink 1.12的CDC](https://blog.csdn.net/Baron_ND/article/details/119778761)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

flinkcdc2.4对应flink 1.12

Apache Flink CDC (Change Data Capture) Connectors 是一组数据连接器，用于监控和捕获数据库变更事件，这些变更可以被用于实时数据管道和流处理场景中。截至知识更新点2023年，Flink CDC Connector 2.4 版本是针对 Apache Flink 1.12 版本的适配器。这些连接器通常包括对不同数据库的支持，如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等，并且提供了一种标准化的方式来捕获并消费数据库变更事件。

在使用 Flink CDC 2.4 针对 Flink 1.12 时，需要注意以下几点：

1. 连接器版本兼容性：确保 CDC Connector 的版本与你所使用的 Flink 版本兼容，

flink 1.12 kafka 写elasticsearch

如果您想使用Flink 1.12将Kafka数据写入Elasticsearch中，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，您需要在项目中添加Flink的Kafka和Elasticsearch依赖，例如：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.11</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

2. 创建一个Flink Streaming Job，并使用Kafka作为数据源，例如：

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "test");

DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props));

3. 将数据转换为Elasticsearch的数据格式，并将其写入Elasticsearch中，例如：

List<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
httpHosts.add(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));

stream.map(new MapFunction<String, Map<String, Object>>() {
    @Override
    public Map<String, Object> map(String value) throws Exception {
        // 将数据转换为Elasticsearch的数据格式
        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("message", value);
        data.put("@timestamp", new Date());

        return data;
    }
}).addSink(new ElasticsearchSink.Builder<>(httpHosts, new ElasticsearchSinkFunction<Map<String, Object>>() {
    @Override
    public void process(Map<String, Object> element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
        // 将数据写入Elasticsearch中
        IndexRequest request = Requests.indexRequest()
                .index("my-index")
                .source(element);
        indexer.add(request);
    }
}).build());

上述代码中，我们将Kafka中的数据转换为Elasticsearch的数据格式，然后使用ElasticsearchSinkFunction将数据写入Elasticsearch中。

希望这些能够帮到您！