每个后端连接一个子作业，子作业支持按主键分片。 NoSQL 分布式缓存服务（D CS ） 不支持分片。 Redis 不支持分片。 文档数据库服务（DDS） 不支持分片。 MongoDB 不支持分片。 Cassandra 支持按Cassandra的token range分片。 消息系统 数据接入服务（DIS） 支持按topic分片。

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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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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。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”，进入Kafka实例列表页面。 单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。

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Kafka结果表 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据输出到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。 前提条件 Kafka是线下集

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段时间）进入Kafka数据生成的任务，最后再处理应用重启完成后（C段时间）进入Kafka数据生成的任务。并且对于B段时间进入Kafka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。

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间内（B段时间）进入Kafka数据生成的任务，最后再处理应用重启完成后（C段时间）进入Kafka数据生成的任务。并且对于B段时间进入Kafka的数据，Spark将按照终止时间（batch时间）生成相应个数的任务，其中第一个任务读取全部数据，其余任务可能不读取数据，造成任务处理压力不均匀。

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创建实例时设置的标签值，首尾字符不能为空格。 配置Kafka实例标签 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。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”，进入Kafka实例列表页面。

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String Kafka读取数据的启动位点。 取值如下： earliest-offset：从Kafka最早分区开始读取。 latest-offset：从Kafka最新位点开始读取。 group-offsets（默认值）：根据Group读取。 timestamp：从Kafka指定时间点

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String Kafka读取数据的启动位点。 取值如下： earliest-offset：从Kafka最早分区开始读取。 latest-offset：从Kafka最新位点开始读取。 group-offsets（默认值）：根据Group读取。 timestamp：从Kafka指定时间点

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SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase Spark Streaming对接kafka0-10程序 Structured Streaming程序 父主题：

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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。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”，进入Kafka实例列表页面。

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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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Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到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。 前提条件

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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。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”，进入Kafka实例列表页面。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。 在左侧导航栏选择“

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管理Kafka Topic中的消息 操作场景 用户可以根据业务需要，使用 MRS 集群客户端，在Kafka主题中产生消息，或消费消息。 前提条件 已安装集群客户端。 启用Kerberos认证的集群，需要提前在Manager中创建业务用户，用户拥有在Kafka主题中执行相应操作的权限。

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开启：生产的每条消息都会立即写入磁盘，可靠性更高。 关闭：生产的消息存在内存中，不会立即写入磁盘。 消息时间戳类型 定义消息中的时间戳类型，取值如下： CreateTime：生产者创建消息的时间。 LogAppendTime：broker将消息写入日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许

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约束与限制 重启Kafka Manager不会影响业务。 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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使用旧插件storm-kafka时如何正确设置offset 问题 当前虽然默认推荐使用storm-kafka-client插件进行安全kafka对接，但仍然存在使用旧插件storm-kafka的用户和场景，在这种场景下如何正确指定消费的offset，避免每次重启拓扑后都从头开始消费？

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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。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”，进入Kafka实例列表页面。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。

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maxItems) 消费消息 输入参数 topic：消息队列 timeout：读取超时时间，最大值为30000毫秒，建议timeout设置值小于前端API的“后端超时”时间值 maxItems：读取消息的最大数量 返回信息 Kafka已消费的消息数组，消息数组即将多条消息的内容组成一个数组

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