flink scala log4j2 怎么使用

对于使用 Flink Scala Log4j2，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在项目中添加 Log4j2 的依赖。

2. 创建一个 log4j2.xml 文件，并在其中配置 Log4j2。

3. 在代码中使用 Logger 对象来记录日志。

具体的使用方法可以参考 Log4j2 的官方文档和 Flink 的官方文档。

相关问题

请帮我写一个flink将kafka数据存入hbase，语言使用scala2.12，flink版本为1.14.0

以下是一个简单的示例代码，通过Flink将Kafka数据存入HBase：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer
import org.apache.flink.streaming.connectors.hbase.*
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes

object KafkaToHBase {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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

    val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProps)

    val hbaseProps = new Properties()
    hbaseProps.setProperty("zookeeper.quorum", "localhost:2181")
    hbaseProps.setProperty("zookeeper.znode.parent", "/hbase-unsecure")
    hbaseProps.setProperty("write.buffer.max.size", "20971520") // 20 MB

    val hbaseOutputFormat = new HBaseOutputFormat(new org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionConfiguration(hbaseProps))

    val stream = env
      .addSource(kafkaConsumer)
      .map(new MapFunction[String, Put] {
        val cfBytes = Bytes.toBytes("cf")

        override def map(value: String): Put = {
          val rowkey = "some row key"
          val put = new Put(Bytes.toBytes(rowkey))
          put.addColumn(cfBytes, Bytes.toBytes("data"), Bytes.toBytes(value))
          put
        }
      })
      .output(hbaseOutputFormat)

    env.execute("Kafka to HBase")
  }
}

需要注意的点：
1. 在HBaseOutputFormat实例化时需要传入一个org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionConfiguration对象，用于与HBase进行连接。
2. 在map函数中将Kafka数据转化为HBase Put对象时需要指定一个rowkey。这个rowkey可以按照需要进行设计，例如可以设置成Kafka数据的某个字段。
3. 在map函数中将Kafka数据转化为HBase Put对象时需要指定column family和column qualifier以及对应的value。这里使用了一个名为“cf”的column family和一个名为“data”的column qualifier。如果需要根据业务需要进行更改。
4. HBaseOutputFormat默认是批量写入模式，需要在HBase配置文件中指定write ahead log的大小，以及每次写入的缓冲区大小等。如果需要进行实时写入，则需要将批量写入模式关闭。可以通过在HBase连接配置中设置"HBASE_CLIENT_OPERATION_TIMEOUT"来达到此目的。单位是毫秒，设置为0表示禁用批处理模式。
5. 在实际使用时需要根据实际情况进行调整。