flink实时读取kafka写入hbase数据库

要实现Flink实时读取Kafka并将数据写入HBase数据库，您可以使用Flink的Kafka源（FlinkKafkaConsumer）和HBase的TableSink（HBaseTableSink）。以下是一个示例代码片段，展示如何实现这一功能：

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()

// 设置Kafka消费者配置
val kafkaProps = new Properties()
kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
kafkaProps.setProperty("group.id", "flink-kafka-hbase")

// 创建Kafka数据流
val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic-name", new SimpleStringSchema(), kafkaProps)
val kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer)

// 将Kafka数据流转换为HBase数据流
val hbaseStream = kafkaStream.map(new MapFunction[String, Put]() {
  override def map(value: String): Put = {
    val put = new Put(Bytes.toBytes("row key"))
    put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("column"), Bytes.toBytes(value))
    put
  }
})

// 设置HBase表格的配置
val hbaseConfig = HBaseConfiguration.create()
hbaseConfig.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "table-name")
hbaseConfig.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost")
hbaseConfig.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")

// 将HBase数据流写入表格
val hbaseSink = new HBaseTableSink(hbaseConfig)
hbaseStream.addSink(hbaseSink)

// 执行Flink任务
env.execute("Read from Kafka and write to HBase")

在上面的代码中，我们首先创建了一个FlinkKafkaConsumer对象并使用它创建了一个Kafka数据流。接下来，我们将Kafka数据流转换为HBase数据流，并在每个记录上创建一个Put对象，该对象包含HBase表格的行键和列。

然后，我们设置了HBase表格的配置，并使用HBaseTableSink将HBase数据流写入表格。最后，我们通过调用env.execute()方法来执行Flink任务。

请注意，在实际使用中，您需要根据您的特定情况对代码进行相应的修改。例如，您需要修改Kafka主题的名称、HBase表格的名称和行键等。