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就是scala版本的flink怎么实时存入hbase,用hbase sink 怎么存?

就是scala版本的flink怎么实时存入hbase,用hbase sink 怎么存?

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真的很搞笑 2023-11-12 09:36:11 128 0
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  • 要在Scala版本的Flink中实时将数据存入HBase,可以使用Flink的Table API和HBase Sink。以下是一个简单的示例:

    1. 首先,添加Flink HBase依赖到你的项目中。在build.sbt文件中添加以下依赖:
    libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-scala" % "1.13.2"
    libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-streaming-scala" % "1.13.2"
    libraryDependencies += "org.apache.flink" % "flink-connector-hbase" % "1.13.2"
    
    1. 然后,编写一个Flink程序,使用Table API读取数据并将其写入HBase:
    import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
    import org.apache.flink.streaming.api.scala._
    import org.apache.flink.streaming.connectors.hbase.{HBaseSink, HBaseOptions}
    import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
    import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Put}
    
    object FlinkHBaseExample {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 创建执行环境
        val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
        // 设置并行度
        env.setParallelism(1)
    
        // 创建HBase配置和连接
        val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
        val connection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)
        val table = connection.getTable(TableName.valueOf("your_table_name"))
    
        // 创建Flink流处理程序
        val stream = env.socketTextStream("localhost", 9000)
    
        // 解析数据并写入HBase
        stream.map(line => {
          val fields = line.split(",")
          (fields(0), fields(1))
        }).addSink(new HBaseSink[(String, String)]("your_table_name", new SimpleStringSchema(), hbaseConf))
    
        // 启动Flink流处理程序
        env.execute("Flink HBase Example")
      }
    }
    

    在这个示例中,我们首先创建了一个Flink执行环境,然后设置了并行度。接下来,我们创建了HBase配置和连接,并获取了要写入的表。然后,我们创建了一个Flink流处理程序,从套接字接收文本数据,解析数据并将其写入HBase。最后,我们启动了Flink流处理程序。

    2023-11-17 11:38:30
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