有没有flink写hbase的，怎么把实时数据写入hbase？

当使用Scala版本的Flink将实时数据写入HBase时，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 添加依赖：首先，在你的项目中添加Flink和HBase的依赖。确保你的项目已经包含了Scala和Flink的相关依赖。

2. 创建表：在HBase中创建一个表，用于存储实时数据。可以使用HBase的API或管理工具来创建表。

3. 定义数据模型：根据你的需求，定义一个适合的数据模型来表示实时数据。例如，你可以使用case class来定义数据的结构。

4. 创建SinkFunction：创建一个自定义的SinkFunction，用于将实时数据写入HBase。SinkFunction是Flink中用于处理数据输出的函数。

   import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.{RichSinkFunction, SinkFunction}
   import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
   import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Put}
   import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
   
   class HBaseSinkFunction(tableName: String) extends RichSinkFunction[YourDataType] {
     // HBase配置信息
     val conf = HBaseConfiguration.create()
     val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
     val table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName))
   
     override def open(parameters: Map[String, Any]): Unit = {
       // 初始化连接和表的操作
     }
   
     override def invoke(value: YourDataType, context: SinkFunction.Context[_]): Unit = {
       // 将数据转换为HBase的Put对象
       val put = new Put(Bytes.toBytes(value.rowKey))
       put.addColumn(Bytes.toBytes("columnFamily"), Bytes.toBytes("columnQualifier"), Bytes.toBytes(value.columnValue))
   
       // 将数据写入HBase表
       table.put(put)
     }
   
     override def close(): Unit = {
       // 关闭连接和表的操作
       table.close()
       connection.close()
     }
   }
   

   在上面的代码中，你需要根据实际情况修改YourDataType为你定义的数据类型，以及tableName为你要写入的HBase表名。同时，你还需要根据HBase的配置信息修改HBaseConfiguration对象的设置。

5. 使用SinkFunction：在你的Flink作业中使用刚刚创建的SinkFunction来将实时数据写入HBase。可以通过调用addSink方法将SinkFunction添加到作业中。

   val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
   val stream: DataStream[YourDataType] = ... // 从Kafka或其他源获取实时数据流
   val hbaseSink = new HBaseSinkFunction("your_table_name") // 创建HBaseSinkFunction实例
   stream.addSink(hbaseSink) // 将实时数据写入HBase表
   env.execute("Write to HBase") // 执行Flink作业