数据消费 数据消费是指第三方软件、云产品等通过客户端实时消费日志服务的数据，是对全量数据的顺序读写。 安全云脑提供数据消费功能，支持通过客户端实时消费数据。 开启数据消费 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“安全与合规 > 安全云脑

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智能决策中心 工业污染调控 图1 工业污染调控 通过单击导航栏的【决策支持】，选择子菜单【工业污染调控】进入。 页面左侧信息栏选择“方案模拟”，进行调控范围、调控时段、调控指标选择。单击调控措施的【展开查询】按钮，选择所在区域、所属行业、当前措施。单击搜索框，输入工厂名称，进行工

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为排程模型的数据源与排程需求的输入源系统，在模具排程的场景中，APS作为排程业务活动的应用模块，系统应用效果主要依赖以下要素: 工厂建模与实际的一致性，包括生产日历、产能、产品对应的BOM（模具BOM）与工艺路线、工艺约束关系（模具加工约束）等等； 排程所需业务数据的高质量，包括

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日志消费与加工 DSL加工（邀测） DSL数据加工语法（邀测） 使用定时SQL进行日志加工 使用FunctionGraph服务提供的函数模板进行日志加工 日志生成指标（邀测） 使用消费组管理消费数据（邀测） 使用SDK-API消费日志（邀测）

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决策图元 决策图元的作用 配置该图元能够在服务编排中创建判断条件，根据判断结果连线其他图元，决定后续执行何种操作，类似if语句。 如何使用决策图元 在逻辑中，拖拽“决策”图元至画布中。 选中决策图元，单击，设置基本信息。 表1 基本信息参数说明 参数 参数说明 标签 图元的标签，

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消费数据集 订阅数据集 下载数据集 取消订阅数据集 父主题： 数据集

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Kafka数据消费概述 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数

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消费数据集 订阅数据集 下载数据集 取消订阅数据集 父主题： 用户指南

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使用消费组管理消费数据（邀测） 创建消费组 使用Java SDK管理消费组 Flink消费 LTS-Flink-Connector参数说明 父主题： 日志消费与加工

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决策表”，单击表头后的，可对决策表进行排序，也可启用/禁用对策表。 图1 决策表管理 表1 “决策表管理”页签说明 参数名 参数说明 名称 决策表的名称。 在创建决策表时配置的名称。 标签 决策表的展示标签。 在创建决策表时配置的标签。 描述 决策表描述信息。 最后修改人 最近一次修改决策表的用户名。 最后修改时间

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Consumer消费数据时存在重复消费现象 问题背景与现象 当数据量较大时会频繁地发生rebalance导致出现重复消费的情况，关键日志如下： 2018-05-12 10:58:42,561 | INFO | [kafka-request-handler-3] | [GroupCoordinator

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版本的决策表编辑器。 /：禁用或启用决策表。 ：删除决策表。当该按钮置灰时，表示不可删除，系统预置的决策表不可删除。 在决策表列表中，单击具体的决策表名称，可查看该决策表的详细信息。 表2 决策表详情页面说明 参数 参数说明 单击该按钮，可进入决策表的编辑器页签。如果决策表有多个

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4], Partition [0], Offset [158], Key [822860] 父主题： 使用Kafka Adapter上传与下载数据

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在“Cluster Action”栏，可创建Topic与分区迁移，具体操作请分别参考使用KafkaUI创建Kafka Topic和使用KafkaUI迁移分区章节。 在“Topic Rank”栏，可查看当前集群Topic日志条数、数据体积大小、数据流入量、数据流出量前十名的Topic。 单击“To

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4], Partition [0], Offset [158], Key [822860] 父主题： 使用Kafka Adapter上传与下载数据

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OffsetAndMetadata(lastOffset + 1))); } } } 父主题： 使用Kafka Adapter上传与下载数据

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数据管理者与数据消费者的区别是什么 在数据集服务中“Data Operation Engineer”和“Data Owner”角色的用户属于数据管理者，“Data Acquisition Engineer”、“Data Processing Engineer”、“Data Asset

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数据管理者与数据消费者的区别是什么 在数据集中“Data Operation Engineer”和“Data Owner”角色的用户属于数据管理者，“Data Acquisition Engineer”、“Data Processing Engineer”、“Data Asset

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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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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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单击Topic名称可进入Topic详情页面。在该页面可查看Topic与分区的详细信息。 在“Producer Message”栏可根据业务需求选择“Day”、“Week”、“Month”不同时段查看此Topic生产数据条数。 修改Topic配置。 在待修改项的“Operation”列单击“Action

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