ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHo

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查看Kafka数据生产消费详情 操作场景 用户可以通过KafkaUI查看Topic详情、修改Topic Configs、增加Topic分区个数、删除Topic，并可实时查看不同时段的生产数据条数。 安全模式下，KafkaUI对查看Topic详情操作不作鉴权处理，即任何用户都可以查询Topic信息；对于修改Topic

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Kafka Consumer消费数据丢失 问题背景与现象 用户将消费完的数据存入数据库，发现数据与生产数据不一致，怀疑Kafka消费丢数据。 可能原因 业务代码原因 Kafka生产数据写入异常 Kafka消费数据异常 解决办法 Kafka排查： 通过consumer-groups

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同步Kafka数据至ClickHouse 您可以通过创建Kafka引擎表将Kafka数据自动同步至ClickHouse集群，具体操作详见本章节描述。 前提条件 已创建Kafka集群。已安装Kafka客户端，详细可以参考安装客户端。 已创建ClickHouse集群，并且ClickH

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如果消息组中没有在线的消费者（如empty状态），是否14天后会自动被删除？ 消息组中没有在线的消费者（如empty状态），14天后是否会自动被删除与offsets.retention.minutes、auto.create.groups.enable参数有关： 2023年4月25日前创建的实例，auto

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什么是分布式消息服务Kafka版 Kafka是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件，采用分布式消息发布与订阅机制，在日志收集、流式数据传输、在线/离线系统分析、实时监控等领域有广泛的应用。 华为云分布式消息服务Kafka版是一款

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消息被消费后，没有删除，导致Kafka存储空间占满？ 消息被消费后，并不会被删除，只有超过老化时间，才会被删除。 您可以通过减小老化时间或者扩容存储空间，解决此问题。 父主题： Topic和分区问题

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分布式消息（Kafka） 分布式消息（Kafka）连接器包含“Topic列表”、“发送数据”、“指定分区发送”三个执行动作和“消费消息”一个触发事件。 连接参数 创建分布式（Kafka）连接时连接参数说明如表1所示。如果需要连接的Kafka配置了IP地址白名单限制，则需要放通 集成工作台 公网出口访问地址“124

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10000条消息且所有消息的总大小不超过200MB，最多返回符合关键字的前10条消息。查询超大消息（即单条消息超过20KB）或时间跨度大的消息时，建议将消息下载到本地，在本地进行关键字查询。 当Topic中的数据量比较大时，单副本Topic查询消息可能会报“内部服务错误”，建议根据数据量适当减小查询时间范围。

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向新增加的分区发送消息，从而导致部分消息丢失。 删除Kafka消息 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。 请选择Kafka实例所在的区域。 在管理控制台左上角单击，选择“应用中间件 > 分布式消息服务Kafka版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。

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Kafka生产消息 功能介绍 在控制台发送指定消息到Kafka实例 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/messages/action 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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为增强可靠性，每个节点都有一个副本，副本会占用一半的存储空间，选择容量时副本容量会自动翻倍存储。 数据仓库系统会备份数据，生成索引、临时缓存文件、运行日志等内容，并占用存储容量。每个节点实际存储的数据，大致为总存储容量的一半。 父主题： 数据导入导出

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天之间进行设置，超出存储时间的日志数据将会被自动删除，对于需要长期存储的日志数据（日志持久化），LTS提供转储功能，可以将日志转储至对象存储服务（OBS）或者数据接入服务（DIS）中长期保存。 有关WAF日志配置到LTS的详细操作，请参见防护日志记录到LTS。 有关LTS日志转储

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数据如何存储到数据仓库服务？ GaussDB (DWS)支持多数据源高效入库，典型的入库方式如下所示。详细指导请参见导入数据。 从OBS导入数据。 数据上传到OBS对象存储服务中，再从OBS中导入，支持 CS V，TEXT格式数据。 通过INSERT语句直接插入数据。 用户可以通过Ga

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表2 复制数据规则参数说明 参数 参数说明 同步方式 支持以下三种同步方式： 拉取：把对端Kafka实例数据复制到当前Kafka实例中。 推送：把当前Kafka实例数据复制到对端Kafka实例中。 双向：两端Kafka实例数据进行双向复制。 Topics 输入/选择需要进行数据复制的Topic。

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向Kafka生产并消费数据程序 Flink向Kafka生产并消费数据应用开发思路 Flink向Kafka生产并消费数据Java样例代码 Flink向Kafka生产并消费数据Scala样例代码 父主题： 开发Flink应用

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使用SpringBoot生产消费Kafka集群数据 本章节适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 功能简介 通过SpringBoot实现对Kafka集群生产消费的功能。 代码样例 通过SpringBoot实现Kafka生产消费的样例代码如下： @RestController public

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业运行状态变为“运行中”。 步骤6：发送数据和查询结果 使用Kafka客户端向步骤2：创建Kafka的Topic中的Topic发送数据，模拟实时数据流。 Kafka生产和发送数据的方法请参考：DMS - 连接实例生产消费信息。 发送样例数据如下： {"user_id":"0001"

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从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如，输入如下样例数据：

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均衡Kafka扩容节点后数据 操作场景 用户可以在Kafka扩容节点后，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载。 本章节内容适用于MRS 3.x之前版本。3.x及之后版本请参考配置Kafka数据均衡工具。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个K

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安装时空数据专属存储 获取时空数据专属存储安装包，请根据如下方式安装时空数据专属存储客户端。 单击时空数据专属存储工具的下载链接下载该工具。 解压下载的安装包。 运行GeoDataStorage-Plus_x64.exe或GeoDataStorage-Plus_ia32.exe完成时空数据专属存储安装。

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