你可以使用scala代码帮我实现一个spark structed程序对接kafka最后把数据存入hbase的示例代码吗

以下是一个简单的Spark Structured Streaming程序，用于从Kafka读取数据并将其写入HBase中：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.hadoop.hbase.client.{Connection, ConnectionFactory, Put}
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes

object KafkaToHBase {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder
      .appName("KafkaToHBase")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    val df = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
      .option("subscribe", "input_topic")
      .load()
      .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")

    val hbaseConfig = spark.sparkContext.getConf
      .set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost:2181")
      .set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")

    df.writeStream
      .foreachBatch { (batchDF, batchId) =>
        batchDF.foreachPartition { partition =>
          val connection: Connection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConfig)
          val table = connection.getTable(TableName.valueOf("output_table"))
          partition.foreach { row =>
            val put = new Put(Bytes.toBytes(row.getString(0)))
            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("value"), Bytes.toBytes(row.getString(1)))
            table.put(put)
          }
          table.close()
          connection.close()
        }
      }
      .start()
      .awaitTermination()
  }
}

在此示例代码中，我们使用SparkSession创建了一个Spark应用程序，并从Kafka订阅了一个名为“input_topic”的主题。然后，我们将数据流写入HBase表“output_table”中的列族“cf”中。

在批处理中，我们使用foreachPartition方法将每个分区的数据批量写入HBase。我们使用HBase的Put类创建一个新的Put对象，并将行键和列值添加到该对象中。然后，我们使用Table类将Put对象写入HBase表中。

最后，我们使用start()方法启动Spark Structured Streaming应用程序，并使用awaitTermination()方法等待程序终止