使用 Scala 语言基于 Flink 完成 Kafka 中的数据消费， 将数据分发至 Kafka 的 dwd 层中，并在 HBase 中进行备 份同时建立 Hive 外表，基 于 Flink 完成相关的数据 指标计算并将计算结果存 入 Redis、ClickHouse 中。

作为 CSDN 开发的 C知道，我可以回答你的问题。这是一个基于 Flink 的数据处理流程，使用 Scala 语言编写。首先，我们使用 Flink 消费 Kafka 中的数据，并将其分发至 Kafka 的 dwd 层中。同时，我们将数据备份至 HBase 中，并建立 Hive 外表。接下来，我们使用 Flink 完成相关的数据指标计算，并将计算结果存入 Redis 和 ClickHouse 中。这个流程可以帮助我们实现数据的高效处理和存储。

相关问题

使用Scala语言基于Flink完成Kafka中的数据消费，将数据分发至Kafka的dwd层中

可以回答这个问题。Scala是一种基于JVM的编程语言，Flink是一个流处理框架，Kafka是一个分布式消息队列系统。使用Scala语言基于Flink可以完成Kafka中的数据消费，并将数据分发至Kafka的dwd层中。

flink 消费kafka将数据备份至hbase中，同时建立hive外表，语言使用scala，flink版本为1.14.0

可以使用 Flink 的 Kafka Consumer 将数据从 Kafka 中读取出来，然后对数据做相应的处理，并将处理后的结果存储至 HBase 数据库中。同时，可以使用 Flink 的 Hive Connector 创建外部表，以便将 HBase 中的数据映射到 Hive 中进行查询。

具体实现方式可以参考以下代码示例：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)

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

val consumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties)

val source = env.addSource(consumer)

val stream = source.map(x => {
  // 对数据进行处理
  x
}).addSink(new HBaseSinkFunction)

val hiveConf = new HiveConf()
hiveConf.addResource(new Path("/usr/local/hive/conf/hive-site.xml"))

val hiveCatalog = new HiveCatalog("hive-catalog", "default", "/usr/local/hive/conf", "1.2.1", hiveConf)

val tableSchema = new TableSchema(Array("column"), Array(Types.STRING))
hiveCatalog.createTable(new ObjectPath("default", "myTable"), new CatalogTable(tableSchema), true)

val createExternalCatalogTable =
  """
  CREATE EXTERNAL TABLE myTable_external (
    column STRING
  )
  STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
  WITH SERDEPROPERTIES (
    'hbase.columns.mapping' = ':key,cf1:column',
    'hbase.table.name' = 'myTable'
  )
  TBLPROPERTIES ('hbase.mapred.output.outputtable' = 'myTable')
  """

val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)
tableEnv.registerCatalog("hive-catalog", hiveCatalog)
tableEnv.useCatalog("hive-catalog")

tableEnv.sqlUpdate(createExternalCatalogTable)

tableEnv.sqlUpdate(
  "INSERT INTO myTable_external SELECT column FROM myTable"
)

env.execute("Flink Kafka-HBase-Hive Example")

在上述示例中，我们首先构建了一个 Kafka Consumer，并将数据源注册为 Flink 中的一个数据流 `source`，随后对数据源进行处理，并将处理后的结果写入到 HBase 数据库中，具体的 HBase 写入代码可以根据实际情况进行编写。

接着，我们使用 Flink 的 Hive Connector 创建外部表，将 HBase 中的数据映射到 Hive 中进行查询。需要注意的是，在此过程中，我们需要手动引入 `HiveConf` 和 `HiveCatalog`，以便完成 Hive 的配置和注册。随后，我们可以使用 `TableEnvironment` 完成表的创建和查询等操作。