配置Kafka/DMS Kafka源端参数 作业中源连接为Kafka连接或DMS Kafka连接时，源端作业参数如表1所示。 表1 Kafka作为源端时的作业参数 参数类型 参数 说明 取值样例 基本参数 Topics 支持单个或多个topic。 est1,est2 数据格式 解析数据时使用的格式：

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opic的内容 如何配置Kafka客户端shell命令日志 如何获取Topic的分布信息 Kafka高可靠使用说明 使用Kafka Shell命令无法操作Kafka集群 Kafka生产者写入单条记录过长问题 Kakfa消费者读取单条记录过长问题 Kafka集群节点内多磁盘数据量占用高

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使用Kafka Kafka数据消费概述 Kafka用户权限管理 Kafka客户端使用实践 快速使用Kafka生产消费数据 创建Kafka Topic 在Kafka Topic中接入消息 管理Kafka Topic Kafka企业级能力增强 Kafka性能调优 Kafka运维管理 Kafka常见问题

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当schema为obs时，表示输出到对象存储服务OBS。注意，OBS必须是并行文件系统，不能是OBS桶。 示例：obs://bucketName/fileName，表示数据输出到obs的bucketName桶下的fileName目录中。 当schema为hdfs时，表示输出到HDFS。 示例：

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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当schema为obs时，表示输出到对象存储服务OBS。注意，OBS必须是并行文件系统，不能是OBS桶。 示例：obs://bucketName/fileName，表示数据输出到obs的bucketName桶下的fileName目录中。 当schema为hdfs时，表示输出到HDFS。 示例：

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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通过以下任意一种方法，重置初始用户的密码。 在需要重置密码的Kafka实例右侧，单击“更多 > 重置Kafka密码”，弹出“重置Kafka密码”对话框。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。单击右上角的“更多 > 重置Kafka密码”，弹出“重置Kafka密码”对话框。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。在“基本信息”页面，在“连接信息

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数据流，是指Flink系统处理的最小数据单元。该数据单元最初由外部系统导入，可以通过socket、Kafka和文件等形式导入，在Flink系统处理后，在通过Socket、Kafka和文件等输出到外部系统，这是Flink的核心概念。 Data Transformation 数据处理单元，

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CDM Job DIS Stream DIS Dump DIS Client Rest Client Import GES MRS Kafka Kafka Client ROMA FDI Job DLI Flink Job DLI SQL DLI Spark DWS SQL MRS Spark

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该样例程序介绍了如何实现一个简单的IoTDB自定义函数（UDF）。 Kafka kafka-examples Kafka流式数据的处理Java示例程序。 本工程基于Kafka Streams完成单词统计功能，通过读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，然后将统计结果以Key-Value的形式输出。

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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实例的名称，进入实例详情页面。 在左侧导航栏单击“流控管理 >

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创建Kafka Topic Topic，即消息主题，用于存储消息，供生产者生产消息以及消费者订阅消息。创建Kafka实例成功后，如果没有开启“Kafka自动创建Topic”，需要手动创建Topic。如果实例开启了“Kafka自动创建Topic”，则该操作为可选。 “Kafka自动

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Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。

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Manager，不会重启实例。 关闭Kafka Manager 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。 单击待关闭Kafka Manage

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he Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部

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Kafka应用开发简介 Kafka简介 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点：

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2023年5月17日及以后创建的实例不提供重启Kafka Manager功能。 重启Kafka Manager 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。

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