在 Flink SQL 中，可以使用 HBase 的表分区功能来实现数据的分布式存储和处理。以下是实现 HBase 数据分区的步骤：

创建 HBase 表并设置分区规则：

首先，需要在 HBase 中创建一个表，并设置分区规则。可以使用 HBase 的 createTable 命令来创建表，并使用 addPartition 命令来添加分区。例如，以下命令创建了一个名为 my_table 的表，并添加了两个分区：

create 'my_table', 'cf', {NUMREGIONS => 3, SPLITALGO => 'UniformSplit'}addPartition 'my_table', 'p1'addPartition 'my_table', 'p2'

在上面的命令中，NUMREGIONS 参数指定了表的分区数，SPLITALGO 参数指定了分区算法。这里使用的是 UniformSplit 算法，它将表均匀地分成指定数量的分区。

创建 Flink SQL 表并映射到 HBase 表：

接下来，需要在 Flink SQL 中创建一个表，并将其映射到 HBase 表。可以使用 CREATE TABLE 命令来创建 Flink SQL 表，并使用 LOCATION 和 OPTIONS 参数来指定 HBase 表的地址和分区规则。例如，以下命令创建了一个名为 my_flink_table 的 Flink SQL 表，并将其映射到 HBase 表 my_table：

CREATE TABLE my_flink_table (id INT,name STRING,age INT) WITH ('connector' = 'hbase','table' = 'my_table','region.mapping' = 'p1,p2','properties.hbase.columns.mapping' = ':key,cf:name,cf:age','properties.hbase.zookeeper.quorum' = 'localhost:2181');

在上面的命令中，LOCATION 参数指定了 HBase 表的地址，这里使用的是 p1,p2，即之前创建的分区。OPTIONS 参数指定了 HBase 表的属性和列映射。

编写 Flink SQL 查询：

最后，可以使用 Flink SQL 查询来处理数据。例如，以下查询将从 my_flink_table 表中读取所有数据，并按 id 列进行分组：

SELECT id, COUNT(*) as countFROM my_flink_tableGROUP BY id;

这个查询将使用 HBase 的分区功能来并行处理数据，从而提高查询性能。

总结起来，要在 Flink SQL 中实现 HBase 数据分区，需要创建 HBase 表并设置分区规则，创建 Flink SQL 表并映射到 HBase 表，然后编写 Flink SQL 查询来处理数据。