如果用户表存在hbase呢 用lookup join实现 并实现用flink cdc将订单表从mysql同步至Kafka ，将用户维表从mysql同步至hbase

可以使用Flink的Hbase Connector和JDBC Connector来实现这个需求。 首先，使用Flink CDC将订单表从MySQL同步至Kafka，可以使用Flink CDC的MySQL Source和Kafka Sink。具体步骤如下： 1. 定义MySQL Source： ``` JdbcSource<RowData> mysqlSource = JdbcSource.<RowData>builder() .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver") .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db_name") .setUsername("user") .setPassword("password") .setFetchSize(1000) .setQuery("SELECT * FROM order_table") .setRowTypeInfo(typeInfo) .build(); ``` 2. 定义Kafka Sink： ``` FlinkKafkaProducer<RowData> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>( "order_topic", new KeyedSerializationSchemaWrapper<>(new RowDataSerializationSchema(typeInfo)), props, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE); ``` 3. 将MySQL Source和Kafka Sink连接起来： ``` DataStream<RowData> orderStream = env.addSource(mysqlSource); orderStream.addSink(kafkaSink); ``` 接下来，将用户维表从MySQL同步至Hbase，可以使用Flink的JDBC Connector和Hbase Connector。具体步骤如下： 1. 定义JDBC Connector： ``` JdbcInputFormat jdbcInputFormat = JdbcInputFormat.buildJdbcInputFormat() .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver") .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db_name") .setUsername("user") .setPassword("password") .setQuery("SELECT * FROM user_table") .setRowTypeInfo(typeInfo) .finish(); ``` 2. 定义Hbase Connector： ``` HBaseConfiguration hBaseConfiguration = HBaseConfiguration.create(); hBaseConfiguration.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost:2181"); hBaseConfiguration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181"); HBaseTableSchema hBaseTableSchema = new HBaseTableSchema(); hBaseTableSchema.setTableName("user_table"); hBaseTableSchema.addColumn("info", "name", STRING); hBaseTableSchema.addColumn("info", "age", INT); HBaseUpsertTableSink hbaseSink = new HBaseUpsertTableSink(hBaseConfiguration, hBaseTableSchema); ``` 3. 将JDBC Connector和Hbase Connector连接起来： ``` DataStream<RowData> userStream = env.createInput(jdbcInputFormat); userStream.addSink(hbaseSink); ``` 最后，将订单表和用户表进行Lookup Join，可以使用Flink Table API。具体步骤如下： 1. 定义订单表和用户表的Schema： ``` TableSchema orderSchema = TableSchema.builder() .field("order_id", DataTypes.BIGINT()) .field("user_id", DataTypes.BIGINT()) .field("order_time", DataTypes.TIMESTAMP()) .build(); TableSchema userSchema = TableSchema.builder() .field("user_id", DataTypes.BIGINT()) .field("name", DataTypes.STRING()) .field("age", DataTypes.INT()) .build(); ``` 2. 将订单表和用户表转换为Table对象： ``` Table orderTable = tableEnv.fromDataStream(orderStream, orderSchema); Table userTable = tableEnv.fromHBase("user_table", hBaseConfiguration, userSchema); ``` 3. 进行Lookup Join操作： ``` Table resultTable = orderTable.join(userTable).where("user_id = user_id").select("name, order_time"); ``` 最后，将结果输出到Kafka中： ``` DataStream<Row> resultStream = tableEnv.toDataStream(resultTable, Row.class); resultStream.addSink(kafkaSink); ```