import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HColumnDescriptor, HTableDescriptor, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client.{Connection, ConnectionFactory, Put, Table}
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job

object HiveDataToMultipleHBaseTablesBulkLoadHFile {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 设置Spark配置
    val conf = new SparkConf().setAppName("HiveDataToMultipleHBaseTablesBulkLoadHFile")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 加载Hive表数据到RDD
    val hiveData = sc.textFile("hdfs://path_to_hive_table_data")

    // 处理Hive表数据，并根据字段分类转换为不同的HBase Put对象
    val hbasePuts = hiveData.flatMap { line =>
      // 这里根据Hive表数据的格式进行解析
      val columns = line.split("\t")
      val rowKey = columns(0)
      
      // 根据字段分类创建Put对象
      val putList = columns.drop(1).grouped(2).map { case Array(columnFamily, value) =>
        val put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey))
        put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("qualifier"), Bytes.toBytes(value))
        (columnFamily, put)
      }
      
      putList
    }

    // 配置HBase相关信息
    val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
    
    // 初始化HBase连接
    val connection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)

    // 分别处理不同字段分类的数据
    hbasePuts.groupBy(_._1).foreach { case (family, data) =>
      val tableName = s"table_$family"
      val table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName))
      
      // 配置HFile输出路径
      val outputPath = s"hdfs://path_to_hfile_output_$family"

      // 创建Job并配置输出格式
      val job = Job.getInstance(hbaseConf)
      job.setMapOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
      job.setMapOutputValueClass(classOf[Put])
      HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, table.getTableDescriptor, table.getRegionLocator)

      // 保存HFile到HDFS
      sc.parallelize(data.map(_._2)).saveAsNewAPIHadoopFile(outputPath, classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[Put], classOf[HFileOutputFormat2], job.getConfiguration)

      // 加载HFile到HBase表
      val bulkLoader = new LoadIncrementalHFiles(hbaseConf)
      bulkLoader.doBulkLoad(new org.apache.hadoop.fs.Path(outputPath), connection.getAdmin, table, connection.getRegionLocator(TableName.valueOf(tableName)))
      
      table.close()
    }

    // 关闭连接
    connection.close()

    // 停止SparkContext
    sc.stop()
  }
}

以上是一个Scala的Spark程序示例，展示了如何根据字段分类，将不同字段的数据写入到不同的HBase表中。程序会将Hive表数据按字段分类进行处理，并根据字段所属的列族写入到对应的HBase表中。您可以根据实际需求进行适当调整和扩展。希望这个示例对您有帮助。

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