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

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。