flink获取kafka写入hbase

要使用Flink将Kafka数据写入HBase，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个Kafka数据源
首先，你需要创建一个Kafka数据源，从中读取数据。Flink提供了一个Kafka Consumer API，可以使用它来实现。

2. 处理Kafka数据
一旦你有了Kafka数据，你可以对其进行处理，包括过滤、转换、聚合等等。你可以使用Flink的DataStream API 来处理数据。

3. 创建HBase表
在将数据写入HBase之前，你需要先创建一个HBase表。你可以使用Java HBase API或者使用HBase shell来创建表。

4. 将数据写入HBase
最后，你可以将处理后的数据写入HBase表中。Flink提供了一个HBaseSink类，可以使用它来实现。

下面是示例代码，用于将Kafka数据写入HBase中：

DataStream<String> kafkaData = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), properties));

DataStream<Tuple2<String, String>> processedData = kafkaData
    .filter(data -> data.contains("filter"))
    .map(data -> new Tuple2<>("rowkey", "columnfamily:columnqualifier:" + data));

HBaseTableSink hbaseSink = new HBaseTableSink();
hbaseSink.setTableName("tableName");
hbaseSink.setColumnFamily("columnFamily");

processedData.addSink(hbaseSink);

在这个例子中，我们使用FlinkKafkaConsumer从Kafka主题中读取数据。然后，我们过滤数据，并将其转换为一个Tuple2对象。最后，我们使用HBaseTableSink将数据写入HBase表中。

当然，这只是一个简单的示例，实际情况可能更加复杂。但是，这个例子可以帮助你理解如何使用Flink将Kafka数据写入HBase中。