从 HBase 到 OceanBase 的迁移路径：Flink 驱动的实时数据写入

你正在为 HBase 运维成本高昂而发愁吗？

你是否在寻找实时数据流的最佳落地存储方案？

Flink + OceanBase OBKV-HBase，可能是你一直在等的答案！

为什么你需要关注这个方案？

场景一：HBase 迁移的"最后一公里"

如果你的团队正在考虑从 HBase 迁移到 OceanBase，但担心：

•❌ 现有的 Flink 实时数据流如何无缝迁移？

•❌ HBase API 兼容性如何保证？

•❌ 迁移后吞吐、延迟和稳定性能否满足线上要求？

这个方案正是为你准备的！ OceanBase OBKV-HBase 完全兼容 HBase API，配合 Flink 连接器，可让你平滑的进行迁移。

场景二：实时数仓建设中的"数据入湖"

如果你正在构建实时数仓，需要：

•✅ 将 Kafka 中的实时数据流写入宽表存储

•✅ 支持高并发写入，并满足近实时查询与分析需求

•✅ 保证数据一致性和可靠性

Flink + OceanBase 组合能完美解决你的痛点！ Flink 负责流式处理与流批统一计算，OceanBase 负责在线存储与查询，满足实时数仓的持续写入和近实时分析场景。

场景三：AI/LLM 应用中的数据存储

在 AI 时代，越来越多的应用需要：

•✅ 实时接入并更新特征数据，支撑高并发在线查询

•✅ 支持半结构化数据建模，快速适配业务字段演进

•✅ 构建稳定的数据处理链路，保障时效性与可用性

OceanBase 的 HBase 模式天然支持灵活的表结构，配合 Flink 的实时处理能力，可以轻松构建 AI 应用的数据底座。

核心优势：为什么选择 OceanBase OBKV-HBase？

🚀 兼容 HBase API

对于熟悉 HBase 的开发者，迁移成本几乎为零！现有的 HBase 应用只需修改连接配置，即可无缝切换到 OceanBase。

⚡ 高性能实时写入

支持缓冲批量写入，可根据业务场景灵活调整吞吐和延迟：

•批处理场景：高吞吐数据导入

•实时场景：延迟低至毫秒级

🔄 流批一体

既支持 Flink 的流式写入（实时数据处理），也支持批处理写入（历史数据迁移），一套系统满足多种需求。

🛡️ 企业级可靠性

•完善的容错机制，支持自动重试

•OceanBase 原生高可用，支持多副本高可用与强一致能力

🔧 灵活的连接方式

•Config URL 模式：私有化部署，直连 OceanBase 集群

•ODP 模式：公有云服务，通过代理连接，配置更简单

现在开始！👇🏻

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，专为处理实时数据流和批处理任务而设计，能够提供低延迟、高吞吐的数据处理能力。OBKV-HBase 是 OceanBase 提供的兼容 HBase 接口的宽表数据库，专注于海量半结构化/结构化数据的存储和极致的访问性能。

为了让 Flink 能够将数据写入 OBKV-HBase，OceanBase 提供了专门的 Flink OBKV HBase 连接器（flink-connector-obkv-hbase）。该连接器基于 obkv-hbase-client-java 实现，支持通过 Flink SQL 将流式或批量数据实时写入 OceanBase 的 HBase 模式表中。

本文将详细介绍如何使用 Flink SQL 客户端和 OBKV HBase 连接器完成数据写入任务，包括环境准备、配置说明、使用示例和最佳实践。

什么是 OBKV HBase

OBKV HBase 是 OceanBase 提供的一种兼容 HBase API 的数据访问方式。它允许您：

•使用 HBase 的表模型和数据结构（rowkey、column family、qualifier）

•通过 HBase 客户端 API 访问存储在 OceanBase 中的数据

•将现有的 HBase 应用平滑迁移到 OceanBase

在 OceanBase 中，HBase 表通过特殊的命名规范进行映射：每个 column family 对应一张物理表，表名格式为 hbase_table_name$family_name。

前提条件

在使用 OBKV HBase 连接器前，确认以下信息：

软件版本要求

软件	版本要求	说明
Apache Flink	1.15 或更高版本	推荐使用 Flink 1.15+
JDK	8 或更高版本	建议使用 JDK 8 或 JDK 11
OceanBase	4.2.1及以上版本

环境准备

1.下载连接器 JAR 包您需要下载包含所有依赖的 SQL JAR 文件 flink-sql-connector-obkv-hbase-${version}.jar：

◦Maven Central（正式版本）：https://repo1.maven.org/maven2/com/oceanbase/flink-sql-connector-obkv-hbase/

◦Sonatype Snapshots（快照版本）：https://s01.oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/com/oceanbase/flink-sql-connector-obkv-hbase/

2.部署 JAR 包到 Flink将下载的 JAR 文件放置到 Flink 的 lib 目录下：

复制代码

cp flink-sql-connector-obkv-hbase-${version}.jar $FLINK_HOME/lib/

准备连接信息

根据您的连接方式，准备以下信息：

Config URL 模式（直连）：

▪OceanBase 集群的 Config URL（可通过 SHOW PARAMETERS LIKE 'obconfig_url' 查询）

▪非 sys 租户的用户名和密码（格式：user@tenant#cluster）

▪sys 租户的用户名和密码

ODP 模式（代理连接）：

▪ODP 的 IP 地址

▪ODP 的 RPC 端口（默认 2885）

▪非 sys 租户的用户名和密码（格式：user@tenant#cluster）

在 OceanBase 中创建表在使用连接器前，需要先在 OceanBase 中创建对应的 HBase 表结构。

快速开始

本节将指导您快速上手使用 OBKV HBase 连接器，完成第一次数据写入。

步骤 1：创建 HBase 表

在 OceanBase 中，HBase 表的每个 column family 对应一张物理表。表名格式为 hbase_table_name$family_name。

例如，要创建一个名为 user_info 的 HBase 表，包含 basic 和 contact 两个 column family：

复制代码

-- 连接到 OceanBase 数据库
USE your_database;
-- 创建 basic family 对应的表
CREATE TABLE `user_info$basic` (
  `K` varbinary(1024) NOT NULL,    -- rowkey
  `Q` varbinary(256)  NOT NULL,    -- qualifier（列名）
  `T` bigint(20)      NOT NULL,    -- timestamp
  `V` varbinary(1024) DEFAULT NULL, -- value（列值）
  PRIMARY KEY (`K`, `Q`, `T`)
);
-- 创建 contact family 对应的表
CREATE TABLE `user_info$contact` (
  `K` varbinary(1024) NOT NULL,
  `Q` varbinary(256)  NOT NULL,
  `T` bigint(20)      NOT NULL,
  `V` varbinary(1024) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`K`, `Q`, `T`)
);

表结构说明：

•K：rowkey，即 HBase 中的行键

•Q：qualifier，即 column family 中的列名

•T：timestamp，时间戳

•V：value，列的值

步骤 2：启动 Flink 集群

部署完 JAR 包后，需要启动 Flink 集群：

复制代码

# 进入 Flink 安装目录
cd $FLINK_HOME
# 启动 Flink 集群（包括 JobManager 和 TaskManager）
./bin/start-cluster.sh

启动成功后，您可以访问 Flink Web UI 验证集群状态：

•默认地址：http://localhost:8081

•您应该能看到 JobManager 和至少一个 TaskManager 正在运行。

常见问题排查：

如果启动失败，可以检查日志：

复制代码

# 查看 JobManager 日志
tail -f $FLINK_HOME/log/flink-*-standalonesession-*.log
# 查看 TaskManager 日志
tail -f $FLINK_HOME/log/flink-*-taskexecutor-*.log

步骤 3：启动 Flink SQL Client

使用 SQL Client 来执行 SQL 语句并写入数据：

复制代码

# 进入 Flink 安装目录（如果还未在该目录）
cd $FLINK_HOME
# 启动 SQL Client
./bin/sql-client.sh

成功启动后，您将看到 Flink SQL Client 的交互式命令行界面：

复制代码

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   |  __| | | | '_ \| |/ /  \___ \| |  | | |      | |    | | |/ _ \ '_ \| __|
   | |    | | | | | |   <   ____) | |__| | |____  | |____| | |  __/ | | | |_
   |_|    |_|_|_| |_|_|\_\ |_____/ \___\_\______|  \_____|_|_|\___|_| |_|\__|
        Welcome! Enter 'HELP;' to list all available commands. 'QUIT;' to exit.
Flink SQL>

现在您可以在 SQL Client 中执行 SQL 语句了。

步骤 4：创建 Flink 表（使用 ODP 模式）

在 Flink SQL Client 中创建目标表，映射到 OceanBase 的 HBase 表：

复制代码

CREATE TABLE user_info_sink (
  rowkey STRING,
  basic ROW<name STRING, age INT>,
  contact ROW<email STRING, phone STRING>,
  PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'obkv-hbase',
  'odp-mode' = 'true',
  'odp-ip' = '127.0.0.1',
  'odp-port' = '2885',
  'schema-name' = 'your_database',
  'table-name' = 'user_info',
  'username' = 'user@tenant#cluster',
  'password' = 'your_password'
);

表定义说明：

•rowkey：对应 HBase 的 rowkey

•basic、contact：使用 Flink 的 ROW 类型表示 column family

•ROW 类型中的字段对应 HBase 的 qualifier

配置说明：

•connector：固定值 obkv-hbase

•odp-mode：设置为 true 启用 ODP 模式

•odp-ip 和 odp-port：ODP 的地址和端口

•schema-name：OceanBase 数据库名

•table-name：HBase 表名（不包含列族后缀）

•username 和 password：OceanBase 用户凭证

步骤 5：写入测试数据

复制代码

INSERT INTO user_info_sink VALUES 
  ('user001', ROW('Alice', 25), ROW('alice@example.com', '13800138000')),
  ('user002', ROW('Bob', 30), ROW('bob@example.com', '13900139000')),
  ('user003', ROW('Charlie', 28), ROW('charlie@example.com', '13700137000'));

执行成功后，您将看到类似如下的输出：

复制代码

[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...
[INFO] SQL update statement has been successfully submitted to the cluster:
Job ID: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

步骤 6：验证数据写入

在 OceanBase 客户端中查询验证数据是否成功写入：

复制代码

-- 连接到 OceanBase 数据库
USE your_database;
-- 查询 basic family 的数据
SELECT K, Q, V FROM `user_info$basic` ORDER BY K, Q;
-- 查询 contact family 的数据
SELECT K, Q, V FROM `user_info$contact` ORDER BY K, Q;

预期结果：

您应该能看到写入的数据，其中：

•K 列存储 rowkey

•Q 列存储 qualifier（如 name、age、email、phone）

•V 列存储对应的值

步骤 7：关闭和清理（可选）

完成测试后，您可以停止 Flink 集群：

复制代码

# 停止 Flink 集群
cd $FLINK_HOME
./bin/stop-cluster.sh

在 SQL Client 中退出：

复制代码

-- 在 SQL Client 中执行
QUIT;

或者直接按 Ctrl+D 退出 SQL Client。

配置参数

本节详细介绍 OBKV HBase 连接器支持的所有配置参数。

必需参数

参数名	类型	说明
connector	String	连接器标识，固定值：obkv-hbase
username	String	非 sys 租户的用户名，格式：user@tenant#cluster 例如：root@test#obcluster
password	String	用户密码
schema-name	String	OceanBase 的数据库名（schema）
table-name	String	HBase 表名（不包含 family 后缀）例如：表名为 user_info，实际物理表为 user_info、contact

连接模式参数

OBKV HBase 连接器支持两种连接模式，您需要根据实际情况选择其一。

Config URL 模式（直连）

适用于直接连接 OceanBase 集群的场景，需要提供 sys 租户的权限。

参数名	必需	类型	说明
url	是	String	OceanBase 集群的 Config URL 可通过 SHOW PARAMETERS LIKE 'obconfig_url' 查询格式示例：http://127.0.0.1:8080/services?Action=ObRootServiceInfo\&ObCluster=obcluster
sys.username	是	String	sys 租户的用户名，通常为 root
sys.password	是	String	sys 租户的密码

ODP 模式（代理连接）

适用于通过 ODP（OceanBase Database Proxy）连接的场景，配置更简单，无需 sys 租户权限。

参数名	必需	默认值	类型	说明
odp-mode	是	false	Boolean	设置为 true 启用 ODP 模式
odp-ip	是	无	String	ODP 的 IP 地址
odp-port	否	2885	Integer	ODP 的 RPC 端口

性能调优参数

参数名	必需	默认值	类型	说明
sync-write	否	false	Boolean	是否启用同步写入模式 - true：每条数据立即写入，不使用缓冲区 - false：使用缓冲区批量写入（推荐）
buffer-flush.interval	否	1s	Duration	缓冲区刷新间隔支持格式：1s、500ms、2m 设置为 0 关闭定时刷新
buffer-flush.buffer-size	否	1000	Integer	缓冲区大小（行数）达到该行数后触发刷新
max-retries	否	3	Integer	写入失败时的最大重试次数
hbase.properties	否	无	String	传递给 obkv-hbase-client-java 的额外配置多个配置项用分号分隔格式：key1=value1;key2=value2

使用示例

示例 1：使用 Config URL 模式连接

此示例展示如何通过 Config URL 直接连接 OceanBase 集群。

创建 OceanBase 表

复制代码

USE test;
CREATE TABLE `product$info` (
  `K` varbinary(1024) NOT NULL,
  `Q` varbinary(256)  NOT NULL,
  `T` bigint(20)      NOT NULL,
  `V` varbinary(1024) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`K`, `Q`, `T`)
);
CREATE TABLE `product$price` (
  `K` varbinary(1024) NOT NULL,
  `Q` varbinary(256)  NOT NULL,
  `T` bigint(20)      NOT NULL,
  `V` varbinary(1024) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`K`, `Q`, `T`)
);

创建 Flink 表并写入数据

复制代码

-- 创建目标表
CREATE TABLE product_sink (
  product_id STRING,
  info ROW<name STRING, category STRING>,
  price ROW<current DOUBLE, discount DOUBLE>,
  PRIMARY KEY (product_id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'obkv-hbase',
  'url' = 'http://127.0.0.1:8080/services?Action=ObRootServiceInfo&ObCluster=obcluster',
  'schema-name' = 'test',
  'table-name' = 'product',
  'username' = 'root@test#obcluster',
  'password' = '123456',
  'sys.username' = 'root',
  'sys.password' = 'admin123'
);
-- 插入数据
INSERT INTO product_sink VALUES 
  ('P001', ROW('Laptop', 'Electronics'), ROW(5999.00, 5499.00)),
  ('P002', ROW('Mouse', 'Electronics'), ROW(99.00, 79.00)),
  ('P003', ROW('Keyboard', 'Electronics'), ROW(299.00, 249.00));

示例 2：使用 ODP 模式连接

此示例展示如何通过 ODP 代理连接 OceanBase，配置更简洁。

复制代码

-- 创建目标表
CREATE TABLE order_sink (
  order_id STRING,
  customer ROW<name STRING, vip_level INT>,
  details ROW<amount DECIMAL(10,2), status STRING>,
  PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'obkv-hbase',
  'odp-mode' = 'true',
  'odp-ip' = '192.168.1.100',
  'odp-port' = '2885',
  'schema-name' = 'ecommerce',
  'table-name' = 'orders',
  'username' = 'app_user@prod#cluster',
  'password' = 'app_password',
  'buffer-flush.buffer-size' = '2000',
  'buffer-flush.interval' = '2s'
);
-- 插入数据
INSERT INTO order_sink VALUES 
  ('O20250109001', ROW('Alice', 3), ROW(1580.50, 'PAID')),
  ('O20250109002', ROW('Bob', 1), ROW(299.00, 'PENDING')),
  ('O20250109003', ROW('Charlie', 2), ROW(899.99, 'PAID'));

示例 3：从 Kafka 实时写入

此示例展示如何从 Kafka 读取数据并实时写入 OceanBase OBKV HBase。

复制代码

-- 创建 Kafka 源表
CREATE TABLE kafka_source (
  user_id STRING,
  user_name STRING,
  age INT,
  email STRING,
  phone STRING,
  event_time TIMESTAMP(3),
  WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user-events',
  'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
  'properties.group.id' = 'flink-obkv-group',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'format' = 'json'
);
-- 创建 OBKV HBase 目标表
CREATE TABLE user_hbase_sink (
  user_id STRING,
  profile ROW<name STRING, age INT>,
  contact ROW<email STRING, phone STRING>,
  PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'obkv-hbase',
  'odp-mode' = 'true',
  'odp-ip' = '127.0.0.1',
  'schema-name' = 'realtime_db',
  'table-name' = 'users',
  'username' = 'stream_user@tenant#cluster',
  'password' = 'password',
  'buffer-flush.interval' = '500ms',
  'buffer-flush.buffer-size' = '5000'
);
-- 实时写入数据
INSERT INTO user_hbase_sink
SELECT 
  user_id,
  ROW(user_name, age) AS profile,
  ROW(email, phone) AS contact
FROM kafka_source;

最佳实践

表结构设计建议

HBase 表命名规范

在 OceanBase 中，HBase 表通过特定的命名规范映射到物理表：

•格式：hbase_table_name$family_name

•示例：HBase 表 user_info 有两个 column family basic 和 contact，则在 OceanBase 中创建：

◦user_info$basic

◦user_info$contact

表结构固定格式

每个 family 对应的物理表结构是固定的：

复制代码

CREATE TABLE `table_name$family_name` (
  `K` varbinary(1024) NOT NULL,    -- rowkey
  `Q` varbinary(256)  NOT NULL,    -- qualifier
  `T` bigint(20)      NOT NULL,    -- timestamp
  `V` varbinary(1024) DEFAULT NULL, -- value
  PRIMARY KEY (`K`, `Q`, `T`)
);

Flink 表定义

在 Flink SQL 中，使用 ROW 类型表示 column family：

复制代码

CREATE TABLE flink_table (
  rowkey STRING,                           -- 主键
  family1 ROW<col1 INT, col2 STRING>,     -- column family 1
  family2 ROW<col3 DOUBLE, col4 BIGINT>,  -- column family 2
  PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED
) WITH (...);

性能优化建议

1. 批量写入优化

根据不同场景调整缓冲区参数：

高吞吐批处理场景：

复制代码

'buffer-flush.buffer-size' = '5000',    -- 增大缓冲区
'buffer-flush.interval' = '5s'           -- 延长刷新间隔

低延迟实时场景：

复制代码

'buffer-flush.buffer-size' = '500',     -- 减小缓冲区
'buffer-flush.interval' = '500ms'        -- 缩短刷新间隔

超低延迟场景：

复制代码

'sync-write' = 'true'                   -- 启用同步写入，不使用缓冲

2. 并行度设置

根据数据量和集群资源设置合适的并行度：

复制代码

-- 在 Flink SQL Client 中设置
SET 'parallelism.default' = '4';

连接方式选择

连接器支持两种连接模式。具体的连接配置方式取决于您的部署类型：

•私有化部署：请使用下述的 Config URL 模式（直连）

•公有云 OBKV 服务：请使用下述的 ODP 模式（代理连接）

更多配置详情：关于 OBKV-HBase 客户端的详细连接参数配置，请参考 OceanBase 官方文档 - OBKV-HBase 客户端连接配置。

Config URL 模式（直连）

通过 Config URL 直接连接 OceanBase 集群，适用于私有化部署场景。需要提供：

•Config URL（通过 SHOW PARAMETERS LIKE 'obconfig_url' 查询）

•sys 租户的用户名和密码

•非 sys 租户的用户名和密码

ODP 模式（代理连接）

通过 ODP（OceanBase Database Proxy）连接，需要提供：

•ODP 的 IP 地址和 RPC 端口

•非 sys 租户的用户名和密码（无需 sys 租户信息）

错误处理和监控

1. 连接错误

问题：无法连接到 OceanBase

排查步骤：

•检查网络连通性

•验证用户名和密码

•确认 ODP IP 和端口是否正确

•检查 Config URL 格式是否正确

2. 写入失败

问题：数据写入失败

排查步骤：

•检查 Flink 任务日志

•确认表结构是否正确创建

•验证 schema-name 和 table-name 配置

•检查用户权限是否足够

3. 性能问题

问题：写入速度慢

优化建议：

•增大 buffer-flush.buffer-size

•延长 buffer-flush.interval

•提高 Flink 并行度

•检查网络带宽和 OceanBase 集群负载

参考信息

•OceanBase 官方文档：https://www.oceanbase.com/docs

•Flink 官方文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/

•项目 GitHub 仓库：https://github.com/oceanbase/flink-connector-oceanbase

•obkv-hbase-client-java：https://github.com/oceanbase/obkv-hbase-client-java

•Apache Flink Connector HBase：https://github.com/apache/flink-connector-hbase

如需更多帮助，请访问 OceanBase 问答社区。

鸣谢

本文在整理与编写过程中，特别感谢生态团队孙朝阳老师、赵明远老师的大力支持与专业指导。

两位老师在 Flink 与 OceanBase 生态集成、Connector 能力梳理以及场景化实践总结方面提供了大量专业建议和宝贵经验。

在此谨致诚挚谢意。

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