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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前提条件 Kafka实例已开启密文接入。 已创建用户。 设置Topic权限 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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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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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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购买Kafka实例 Kafka实例采用物理隔离的方式部署，租户独占Kafka实例。支持用户自定义规格和自定义特性，您可以根据业务需要定制相应计算能力和存储空间的Kafka实例。 操作视频 本视频演示自定义购买Kafka实例的操作。 准备实例依赖资源 创建Kafka实例前，请提前准备好如表1所示资源。

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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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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

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使用Get读取HBase数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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读取数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态读取数据库数据。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源，单击。 图1 读取数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。 读取数据需要等待一段时

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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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测试验证 登录分布式消息服务Kafka版控制台，选择Kafka实例所在的区域。 在“Kafka专享版”页面，单击目标端所在Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 选择“消息查询”，分别查看源端topic和目标端topic的“消息体”。 图3 目标端消息 图4 源端消息 单消息需保持大小在2M以下。

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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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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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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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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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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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Spark Streaming应用运行过程中重启Kafka，Web UI界面部分batch time对应Input Size为0 records 问题 在Spark Streaming应用执行过程中重启Kafka时，应用无法从Kafka获取topic offset，从而导致生成Jo

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Spark Streaming应用运行过程中重启Kafka，Web UI界面部分batch time对应Input Size为0 records 问题 在Spark Streaming应用执行过程中重启Kafka时，应用无法从Kafka获取topic offset，从而导致生成Jo

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Upsert Kafka 功能描述 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka

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