flink hbase 查询

Flink HBase查询是通过Flink的HBase Connector实现的。在代码中，可以使用Flink的HBase SQL Connector来从HBase读取维度数据进行数据补全。首先，需要引入相关依赖，如flink-connector-hbase-2.2_${scala.binary.version}。然后，可以注册HBase表，指定表名、Zookeeper地址等信息。例如，可以使用以下代码注册HBase表：

CREATE TABLE hb_stream(
  rowkey String,
  cf ROW<age String, name String>,
  PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED
) with(
  'connector' = 'hbase-2.2',
  'table-name' = 'test',
  'zookeeper.quorum' = 'localhost:12181'
)

这样就可以在Flink中使用HBase表进行查询操作了。具体的查询操作可以根据具体需求进行编写，可以使用Flink的SQL语句或者Flink的DataStream API来实现。通过Flink HBase Connector，可以方便地将HBase中的维度数据与流数据进行关联查询输出。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Flink SQL查询HBase维表](https://blog.csdn.net/weixin_47298890/article/details/122692750)[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]
[ .reference_list ]