broker definitions”，导出元数据。 停止生产，等待数据消费完，然后删除原有队列。 在“Overview”页签中，确认数据是否已消费完。 可消费消息数（Ready）和未确认的消息数（Unacked）都为0时，说明消费完成。 等数据消费完后，删除原有队列。 在“Queues

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分布式消息服务Kafka版通过开启Smart Connect，实现Kafka实例和其他云服务（如OBS）之间的数据同步，或者两个Kafka实例之间的数据同步。 支持区域： 全部 如何开启Smart Connect？ 用户管理 分布式消息服务Kafka版支持对Topic进行ACL权限管理，您可以在To

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让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。可参考Kafka Shell命令介绍。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开发一个Consumer消费该Topic的数据。

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让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。可参考Kafka Shell命令介绍。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开发一个Consumer消费该Topic的数据。

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向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外，还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开发一个Consumer消费该Topic的数据。 父主题： 开发Kafka应用

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秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开发一个Consumer消费该Topic的数据。 性能调优建议

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统等。如果ROMA Connect支持的数据源类型无法满足您的数据集成场景，您可以自行开发一个数据源读写插件，通过标准的RESTful接口与ROMA Connect进行连接，实现ROMA Connect对这类特殊数据源的读写。这个自定义数据源插件，称为连接器。 环境 环境是指AP

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G表示消费者需要重新加入消费组，若为STABLE表示消费组稳定。 JoinGroup 如果Heartbeat的结果不为STABLE，则消费者会发起joinGroup的请求，通知服务端自己要加入消费组，服务端收到客户端的join请求之后，会将消费组重新分配，此时返回一个syncDe

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环境一致性：在多环境（开发、测试、生产）之间复制Kibana配置，可以确保不同环境的一致性，这有助于减少环境差异导致的问题，提高开发和测试的效率。 快速恢复：在故障恢复场景中，Kibana图表的迁移能力可以快速恢复关键的监控和分析功能，减少系统故障对业务的影响。 数据整合能力：在多集群环境中，迁移Kiba

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集群实例支持扩容/缩容代理规格。 若Topic为单副本，扩容/缩容期间无法对该Topic生产消息或消费消息，会造成业务中断。 若Topic为多副本，扩容/缩容代理规格不会造成服务中断，但可能会导致消费的分区消息发生乱序，请谨慎评估业务影响，建议您在业务低峰期扩容/缩容。 扩容/缩容代理规格的过程

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步骤三：创建SmartConnect迁移任务 进入实例，进入SmartConnect创建页面，创建SmartConnect任务。 当前实例与对端实例网络是否打通。 对端kafka地址是否有误。 认证方式：有密码选择SASL_SSL；无密码选择PLAINTEXT。 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。

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G表示消费者需要重新加入消费组，若为STABLE表示消费组稳定。 JoinGroup 如果Heartbeat的结果不为STABLE，则消费者会发起joinGroup的请求，通知服务端自己要加入消费组，服务端收到客户端的join请求之后，会将消费组重新分配，此时返回一个syncDe

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commitSync()是同步提交，会阻塞线程直到提交消费偏移量执行结果返回。 另外还可以精细的控制对具体分区具体offset数据的确认，确认的offset为已接受数据最大offset+1。例如消费一批数据，最后一条的offset为100，则此时需要commit 101，这样下次消费就会从101开始，不会重复。代码样例如下：

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一致。 消费者（Consumer） 接收消息的对象，负责从服务端获取消息。 消费组（Consumer Group） 多个消费者组成同一个消费组，同一消费组内的消费者具有相同的消费属性。 代理（Broker） 一组节点构成的一个业务集群。 NameServer 存储元数据信息的轻量

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个分布式集群的统一接入，实现百万节点资源的协同调度，并拥有秒级响应速度。为用户提供了多种分布式部署策略，可以做到根据全局资源分布和业务特点，结合地理位置、网络QoS、资源均衡度等条件对应用进行最优化部署。 应用统一流量治理，提升业务体验 U CS 可基于访问位置和业务策略对全域流量进

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通过消息幂等实现消息去重 方案概述 在RocketMQ的业务处理过程中，如果消息重发了多次，消费者端对该重复消息消费多次与消费一次的结果是相同的，多次消费并没有对业务产生负面影响，那么这个消息处理过程是幂等的。消息幂等保证了无论消息被重复投递多少次，最终的处理结果都是一致的，避免了因消息重复而对业务产生影响。

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用户程序向MQS写入消息的TPS不能超过6000/s。 操作步骤 创建SpringBoot模板工程，在Main方法中启动对实时数据源的消费，对消费的数据使用MQS SDK生产到MQS中。 示例代码： @SpringBootApplication public class Realtime

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储中。 图1 Hive数据迁移示意 方案优势 场景化迁移通过迁移快照数据然后再恢复表数据的方法，能大大提升迁移效率。 约束与限制 搬迁数据量较大时，对网络通信要求较高，执行搬迁任务时，可能会影响其他业务，建议在业务空闲期进行数据迁移任务。 迁移Hive数据 登录 CDM 管理控制台。

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使用CDM迁移Oracle数据至 GaussDB (DWS)集群 迁移流程 准备工具 迁移表定义 迁移表全量数据 迁移业务SQL 父主题： 数据迁移

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会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外，如果节点崩溃后重启，过多的数据会使得重建索引需要消耗大量时间，集群模式下的节点间同步数据也会非常耗时。 使用惰性队列提升稳定性 惰性队列（lazy

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ctor：优先从相同机架的副本进行消费（机架内就近消费特性）。 AzAwareReplicaSelector：优先从相同AZ内的节点上的副本进行消费（AZ内就近消费特性）。 以RackAwareReplicaSelector为例，描述实现就近消费副本的选取： public class

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