重视消息生产与消费的确认过程 消息生产（发送） Kafka非常重视消息生产确认过程，它提供了可靠的消息传递保证。下面是Kafka在消息生产确认方面的一些关键特性和机制： 同步发送和异步发送：Kafka提供了同步发送和异步发送两种方式。在同步发送中，生产者会等待服务器确认消息已成功写入到所有副本中，然后才会返回确认。这种方式可以确保消息的可靠性，但会影响吞吐量。而在异步发送中，生产者会立即返回确认，不等待服务器的响应。这种方式可以提高吞吐量，但消息的可靠性可能会有所降低。 消息复制机制：Kafka使用多个副本来保证消息的可靠性。在消息发送过程中，生产者将消息写入到主副本，并将消息复制到其他副本。只有当所有副本都成功写入消息后，生产者才会返回确认。这样可以确保即使主副本发生故障，仍然可以从其他副本中读取到消息。 ISR机制：Kafka使用ISR（InSync Replicas）机制来保证消息的可靠性。ISR是指与主副本保持同步的副本集合。只有ISR中的副本成功写入消息后，生产者才会返回确认。如果某个副本与主副本的同步延迟超过一定阈值，那么它将被移出ISR，不再参与消息的确认过程，直到与主副本同步。 消息持久化：Kafka将消息持久化到磁盘，以确保即使发生故障，消息也不会丢失。消息被写入到日志文件中，并通过索引来提供高效的读取和检索。 可配置的确认级别：Kafka提供了可配置的消息确认级别。确认级别可以设置为0、1或all。在确认级别为0时，生产者不会等待服务器的确认，直接返回确认。在确认级别为1时，生产者会等待主副本的确认。在确认级别为all时，生产者会等待所有副本的确认。确认级别的选择可以根据应用的需求和性能要求进行调整。 总之，Kafka通过同步发送、消息复制、ISR机制、消息持久化和可配置的确认级别等机制，重视消息生产确认过程，以确保消息的可靠性和一致性。这些机制使得Kafka成为一个可靠的分布式消息系统。

参数名 描述 集群 显示上级父租户所在集群。 父租户资源 显示上级父租户的名称。 名称 指定当前租户的名称，长度为3~50个字符，可包含数字、字母或下划线（）。 根据业务需求规划子租户的名称，不得与当前集群中已有的角色、HDFS目录或者Yarn队列重名。 租户类型 指定租户是否是一个叶子租户： 选择“叶子租户”：当前租户为叶子租户，不支持添加子租户。 选择“非叶子租户”：当前租户为非叶子租户，支持添加子租户，但租户层级不能超过5层。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以子租户名称创建任务队列。− 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。− 如果是非叶子租户，非叶子租户不能直接将任务提交到队列中。但是，Yarn会额外为非叶子租户增加一个任务队列（隐含），队列默认命名为“default”，用于统计当前租户剩余的资源容量，实际任务不会分配在此队列中运行。 不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 默认资源池容量（%） 配置当前租户使用的计算资源百分比，基数为父租户的资源总量。 默认资源池最大容量（%） 配置当前租户使用的最大计算资源百分比，基数为父租户的资源总量。 存储资源 为当前租户选择存储资源。 选择“HDFS”时，系统将自动在HDFS父租户目录中，以子租户名称创建文件夹。 不选择“HDFS”时，系统不会分配存储资源。 文件目录数上限 配置文件和目录数量配额。 存储空间配额 配置当前租户使用的HDFS存储空间配额。 当存储空间配额单位设置为MB时，范围为1～8796093022208，当“存储空间配额单位”设置为GB时，范围为1～8589934592。 此参数值表示租户可使用的HDFS存储空间上限，不代表一定使用了这么多空间。 如果参数值大于HDFS物理磁盘大小，实际最多使用全部的HDFS物理磁盘空间。 如果此配额大于父租户的配额，实际存储量不超过父租户配额。 存储路径 配置租户在HDFS中的存储目录。 系统默认将自动在父租户目录中以子租户名称创建文件夹。例如子租户“ta1s”，父目录为“/tenant/ta1”，系统默认自动配置此参数值为“/tenant/ta1/ta1s”，最终子租户的存储目录为“/tenant/ta1/ta1s”。 支持在父目录中自定义存储路径。 描述 配置当前租户的描述信息

本节介绍如何创建vLLM NPU多机PD分离任务。 前置条件 1. 确认智算套件已经安装并且全部运行中。 2. 进入智算套件，AI应用管理，队列管理，确保队列存在并且有足够的资源(NPU,CPU,内存) [参考创建队列的文档]。 操作步骤 创建任务 进入智算套件，AI应用列表，在线推理菜单，创建AI应用。 基本信息 应用类型：vLLM 开启PD分离选择 静态PD分离 配置信息 推理类型选择多机，推理框架，框架版本，推理模型，模型版本，Prefill 实例数和副本数，Decode 实例数和副本数，根据实际情况选择。简单的示例： 推理框架： ascendvllm 框架版本：v0.11.0rc2 推理模型：deepseekr1distillqwen1.5b 模型版本：v1 队列：选择存在且资源足够的的队列 注意 Prefill 实例数和副本数，Decode 实例数和副本数用默认参数即可。 Prefill 菜单中的 PrefillMaster, PrefillWorker，Decode 菜单中的 DecodeMaster，DecodeWorker 启动参数用默认参数即可。 Prefill 菜单中的 PrefillMaster, PrefillWorker 中的资源都要填 NPU。 Decode 菜单中的 DecodeMaster，DecodeWorker 中的资源都要填 NPU。

Job类型 说明 使用示例 一次性Job 创建一个Pod直至其成功结束 数据库迁移 固定结束次数的Job 依次创建一个Pod运行直至completions个成功结束 处理工作队列的Pod 固定结束次数的并行Job 依次创建多个Pod运行直至completions个成功结束 多个Pod同时处理工作队列 并行Job 创建一个或多个Pod直至有一个成功结束 多个Pod同时处理工作队列

本章节主要介绍如何删除资源池。 操作场景 该任务指导用户通过MRS删除已有资源池。 前提条件 集群中任何一个队列不能使用待删除资源池为默认资源池，删除资源池前需要先取消默认资源池，请参见配置队列。 集群中任何一个队列不能在待删除资源池中配置过资源分布策略，删除资源池前需要先清除策略，请参见清除队列配置。 已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。 操作步骤 1.在集群详情页，单击“租户管理”。 说明 MRS 3.x及之后版本请参考使用说明。 2.单击“资源池”页签。 3.在资源池列表指定资源池所在行的“操作”列，单击“删除”。 在弹出窗口中单击“确定”。

本文主要介绍了消息接收人设置的操作流程。 消息接收人默认为账号联系人，不可编辑、删除。在账号联系人之外，用户可以添加或删除消息接收人，也可对消息接收人信息进行修改。 操作步骤 1、登录消息中心。 2、点击消息中心左侧导航，选择“消息接收人设置”。 3、消息接收人设置 新增消息接收人 （1）点击“新增消息接收人”，根据页面提示填写接收人姓名、手机号、邮箱并提交。 （2）点击邮箱及手机号右侧提示完成验证。 说明 需要邮箱及手机号均完成验证，新增的消息接收人才能在“消息管理”中完成添加。 修改消息接收人信息 （1）选择需要修改的消息接收人，点击“编辑”，然后根据需求，可修改接收人姓名、手机号、邮箱，然后提交。 （2）点击邮箱及手机号右侧提示完成验证。 说明 只修改姓名无需重新验证，若替换了新的邮箱/手机，则需要验证才能接收消息。 删除消息接收人 选择需要删除的消息接收人，点击“删除”，再次确认即可完成删除。

表名，表分区个数。 Hive HQL的Map数 Hive周期内执行的HQL与执行过程中调用的Map数统计，展示的信息包括：用户、HQL语句、Map数目。 Hive HQL访问次数 周期内HQL访问次数统计信息。 Kafka Kafka磁盘使用率分布 Kafka集群的磁盘使用率分布统计。 Spark2x HQL访问次数 周期内HQL访问次数统计信息，展示信息包括用户名，HQL语句，执行该语句的次数。 Yarn 资源使用（按任务） l 任务使用的CPU核数和内存。 l 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 Yarn 资源使用（按租户） l 租户所使用的CPU核数和内存。 l 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 Yarn 资源使用比例（按租户） l 租户所使用的CPU核数和内存的比例。 l 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 Yarn 任务耗时排序 对Yarn任务耗时进行排序显示。 Yarn ResourceManager RPC连接数（按用户） 统计连接到RM的Client RPC请求中，各个用户的连接数。 Yarn 操作数 统计Yarn每种操作类型对应的操作数及占比。 Yarn 队列中任务资源使用排序 l 在界面上选择某个队列（租户）后，显示在该队列中正在运行任务的消耗资源排序。 l 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 Yarn 队列中用户资源使用排序 l 在界面上选择某个队列（租户）后，显示在该队列中正在运行任务的用户消耗的资源排序。 l 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 ZooKeeper 资源使用（按二级Znode） l ZooKeeper服务二级znode资源状况。 l 可选择“按Znode数量”或“按容量”观察 ZooKeeper 连接数（按客户端IP） ZooKeeper客户端连接资源状况。

本文为您介绍分布式消息服务MQTT的概念。 分布式消息服务MQTT是面向移动互联网以及物联网领域的轻量级消息中间件，扩展支持MQTT、MQTTSN、CoAP、LwM2M或私有TCP协议等主流通信协议。可以在有限的资源条件下，为连接远程设备提供实时可靠的消息服务并支持数据高效分类存储、再处理，实现终端设备与云端应用互通。 产品示意图 分布式消息服务MQTT的通信是通过基于主题（Topic）的发布/订阅方式来实现的，Broker用来进行消息的存储和转发，发布方和订阅方通过中间方Broker而无直接连接来进行解耦。一次典型的 MQTT 消息通信流程如下所示： 1. 发布方（Publisher）连接到Broker； 2. 订阅方（Subscriber）连接到Broker，并订阅主题Topic1； 3. 发布方（Publisher）发送给Broker一条消息，主题为Topic1； 4. Broker收到了发布方的消息，发现订阅方（Subscriber）订阅了Topic1，然后将消息转发给订阅方（Subscriber）； 5. 订阅方从Broker接收该消息。 MQTT通过订阅与发布模型对消息的发布方和订阅方进行解耦后，发布方在发布消息时并不需要订阅方也连接到Broker，只要订阅方之前订阅过相应主题，那么它在连接到Broker之后就可以收到发布方在它离线期间发布的消息。我们可以称这种消息为离线消息。 核心概念 MQTT是一种轻量级的通信协议，广泛用于物联网（IoT）等领域，具有高效、可靠、低开销的特点。以下是MQTT核心概念总结： Broker（服务器） ： MQTT协议中的服务端，负责管理连接、接收和转发消息，处理订阅和取消订阅请求。它充当中间人，将消息从发布者传递给订阅者。 Client（客户端）： 使用MQTT协议的程序或设备，可以是传感器、嵌入式设备、服务器等。客户端与Broker建立连接，发送和接收数据，订阅或取消订阅主题。 Message（消息）： MQTT协议中传输的数据单元，通常包含消息内容以及与之相关的主题名称和服务质量等信息。 Topic（主题）： 主题用于标识消息的分类或关联。在发布消息时，消息与主题相关联，告诉Broker消息应该发送到哪个主题。在订阅消息时，客户端指定感兴趣的主题，Broker会将匹配的消息发送给订阅者。 Publish（发布）： 客户端向Broker发送消息的过程。发布消息时需要指定主题和服务质量（QoS），Broker将消息转发给订阅了相同主题的其他客户端。 Subscribe（订阅）： 客户端订阅特定主题的过程。客户端告诉Broker它对哪个主题感兴趣，一旦有消息发送到该主题，Broker会将消息传递给订阅者。取消订阅过程称为Unsubscribe。 QoS（服务质量）： 用于控制消息可靠性传递的参数。 MQTT协议的灵活性和可定制性使其成为许多IoT应用的理想选择，能够适应不同的通信需求和资源限制。

参数名 描述 集群 显示上级父租户所在集群。 父租户资源 显示上级父租户的名称。 名称 指定当前租户的名称，长度为3~50个字符，可包含数字、字母或下划线（）。 根据业务需求规划子租户的名称，不得与当前集群中已有的角色、HDFS目录或者Yarn队列重名。 租户类型 指定租户是否是一个叶子租户： 选择“叶子租户”：当前租户为叶子租户，不支持添加子租户。 选择“非叶子租户”：当前租户为非叶子租户，支持添加子租户，但租户层级不能超过5层。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以子租户名称创建任务队列。 − 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。 − 如果是非叶子租户，非叶子租户不能直接将任务提交到队列中。但是，Yarn会额外为非叶子租户增加一个任务队列（隐含），队列默认命名为“default”，用于统计当前租户剩余的资源容量，实际任务不会分配在此队列中运行。 不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 默认资源池容量 （%） 配置当前租户使用的计算资源百分比，基数为父租户的资源总量。 默认资源池最大容量（%） 配置当前租户使用的最大计算资源百分比，基数为父租户的资源总量。 存储资源 为当前租户选择存储资源。 选择“HDFS”时，系统将自动在HDFS父租户目录中，以子租户名称创建文件夹。 不选择“HDFS”时，系统不会分配存储资源。 文件目录数上限 配置文件和目录数量配额。 存储空间配额 配置当前租户使用的HDFS存储空间配额。 当存储空间配额单位设置为MB时，范围为1～8796093022208，当“存储空间配额单位”设置为GB时，范围为1～8589934592。 此参数值表示租户可使用的HDFS存储空间上限，不代表一定使用了这么多空间。 如果参数值大于HDFS物理磁盘大小，实际最多使用全部的HDFS物理磁盘空间。 如果此配额大于父租户的配额，实际存储量不超过父租户配额。 存储路径 配置租户在HDFS中的存储目录。 系统默认将自动在父租户目录中以子租户名称创建文件夹。例如子租户“ta1s”，父目录为“/tenant/ta1”，系统默认自动配置此参数值为“/tenant/ta1/ta1s”，最终子租户的存储目录为“/tenant/ta1/ta1s”。 支持在父目录中自定义存储路径。 描述 配置当前租户的描述信息。

本文介绍Kafka消费端从服务端拉取不到消息或拉取消息缓慢原因及解决方案 问题现象 Topic中有消息并且Consumer未消费到最新的位置，出现消费端从服务端拉取不到消息或拉取消息缓慢的情况（特别是公网消费时）。 可能原因 消费流量达到网络带宽。 单个消息大小超过网络带宽。 Consumer每次拉取的消息量超过网络带宽。 说明 Consumer每次消息的拉取量受以下参数影响： max.poll.records：每次拉取的最多消息数。 fetch.max.bytes：每次拉取的最大总byte数。 max.partition.fetch.bytes：每个Partition每次拉取的最大总byte数。 解决方案 （1）登录分布式消息服务Kafka控制台查询消息。 如果能查询到消息，请继续尝试以下步骤。 （2）在实例详情页面，单击左侧导航栏的监控信息，查看消费流量是否已达到网络带宽。 如果消费流量已经达到网络带宽，您需要扩充网络带宽。 （3）检查Topic中是否存在单个消息的大小超过网络带宽。 如果存在单个消息的大小超过网络带宽，请提高网络带宽，或者减小单个消息的大小。 （4）检查Consumer每次拉取的消息量是否超过网络带宽。 说明 如果每次拉取的消息量超过网络带宽，您需要调整以下参数。 网络带宽>fetch.max.bytes 网络带宽>max.partition.fetch.bytes总订阅Partition数

本章节介绍了有关分布式消息服务RocketMQ实例消息类的常见问题及解答。 是否支持消费验证？ 分布式消息服务RocketMQ当前不支持消费验证功能。 RocketMQ的消息保留时间是多少？可以修改吗？ RocketMQ的消息保留时间是48小时，且不支持修改。 RocketMQ支持的最大消息大小是多少？可以修改吗？ RocketMQ支持的最大消息大小是4M，且不支持修改。 RocketMQ副本存储形式是怎样的？可以修改吗？ RocketMQ消息是一主两从3个副本的存储形式，且不支持修改。 消息创建时间在哪设置 ？ 消息创建时间是由生产客户端在生产消息时设置的。

本节介绍如何创建MindIE NPU单机推理任务。 本示例基于 MindIE 推理框架，选用 deepseekr1distillqwen1.5b 模型进行单机部署。整体部署 2 个推理应用实例，每个实例占用 1 张 NPU 卡，因此本任务共需 2 张 NPU 卡，用于验证轻量级模型在单机环境下的推理能力。 前置条件 1. 确认智算套件已经安装并且全部运行中。 2. 进入智算套件，AI应用管理，队列管理，确保队列存在并且有足够的资源(NPU,CPU,内存) [参考创建队列的文档]。 操作步骤 创建应用 进入智算套件，AI应用列表，在线推理菜单，创建AI应用。 基本信息 应用类型：MindIE 应用数：2 配置信息 推理类型选择 单机，推理框架，框架版本，推理模型，模型版本根据实际情况选择。简单的示例： 推理框架：ascendmindie 框架版本：2.2.RC1800IA2py311openeuler24.03lts 推理模型：deepseekr1distillqwen1.5b 模型版本：v1 队列：选择存在且资源足够的的队列 Master：CPU，内存，共享内存可以不填，NPU填：1 点击确认完成创建。

本节介绍如何创建vLLM NPU多机PD分离任务。 前置条件 1. 确认智算套件已经安装并且全部运行中 2. 进入智算套件，AI应用管理，队列管理，确保队列存在并且有足够的资源(NPU,CPU,内存) [参考创建队列的文档] 操作步骤 创建任务 进入智算套件，AI应用列表，在线推理菜单，创建AI应用 基本信息 应用类型：vLLM 开启PD分离选择 静态PD分离 推理类型选择 多机 配置信息 推理框架，框架版本，推理模型，模型版本，Prefill 实例数和副本数，Decode 实例数和副本数，根据实际情况选择。 注意 Prefill 实例数和副本数，Decode 实例数和副本数用默认参数即可。 Prefill 菜单中的 PrefillMaster, PrefillWorker，Decode 菜单中的 DecodeMaster，DecodeWorker 启动参数用默认参数即可。 Prefill 菜单中的 PrefillMaster, PrefillWorker 中的资源都要填 NPU。 Decode 菜单中的 DecodeMaster，DecodeWorker 中的资源都要填 NPU。 简单的示例： 推理框架： ascendvllm 框架版本：v0.11.0rc2 推理模型：deepseekr1distillqwen1.5b 模型版本：v1 队列：选择存在且资源足够的的队列

本节介绍Kafka 判断和处理消息堆积 判断消息堆积是否属于正常情况 登录“分布式消息服务Kafka”控制台，在“消费组管理”页面，找到目标消费组，进入“消息堆积”页面。 （1）堆积量保持在一个稳定的数值之间波动，没有持续扩大。说明客户端一直在拉取最新消息，没有消息堆积，属于正常情况。 （2）堆积量逐步扩大，并且当前位点一直不变。客户端的消费线程因为某些原因卡住，没有继续消费，也没有继续向服务端提交位点，属于异常情况，即消息的确堆积了。 （3）堆积量逐步扩大，同时当前位点在前进。说明客户端还在消费中，但是消息的消费速度慢于消息的发送速度。消息堆积大多是消费速度过慢或者消费线程阻塞造成的，建议不要在消费逻辑中有太多耗时的操作。 消息堆积的处理方式 经过上述判断，确认消息的确存在堆积情况时，建议打印消息的消费耗时，或者根据堆栈信息查看线程执行情况，适当调整以加快消息的消费速度，避免出现消息堆积。

说明 分布式消息服务Kafka如下资源池支持Kafka2.8、3.6版本引擎，提供集群和单机两种规格实例，支持X86和ARM计算CPU架构类型的计算增强型主机，可选350代理数量。 目前在 华东1、华北2、西南1、华南2、上海36、青岛20、长沙42、南昌5、武汉41、杭州7、西南2贵州、太原4、郑州5、西安7、呼和浩特3 资源池开放订购。 上述资源池订购和续订可享受1年83折，2年7折，3年5折优惠。 价格计算公式 分布式消息服务Kafka费用由实例费用和存储费用两部分组成，两者单价如下表所示，计费公式为： 实例费用实例规格单价 代理数量，单机版代理数量为1。 存储费用存储类型单价 代理数量 单节点存储空间GB大小，单机版代理数量为1。 实例规格单价 Intel计算增强型 规格名称 实例单价（单个节点） 规格名称 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) Kafka.2u4g.cluster 0.98 441 Kafka.4u8g.cluster 2.24 1008 Kafka.8u16g.cluster 4.86 2187 Kafka.12u24g.cluster 7.38 3321 Kafka.16u32g.cluster 9 4050 Kafka.24u48g.cluster 15.12 6804 Kafka.32u64g.cluster 20.16 9072 Kafka.48u96g.cluster 30.24 13608 Kafka.64u128g.cluster 40.32 18144

本节介绍如何创建MindIE NPU单机PD分离任务。 本示例基于 MindIE 推理框架，选用 deepseekr1distillqwen1.5b 模型进行单机 PD（Prefill/Decode）分离部署。部署形态为 2P × 2D 架构，其中 Prefill 阶段使用 2 个实例，每个实例占用 1 张 NPU 卡；Decode 阶段使用 2 个实例，每个实例占用 1 张 NPU 卡。因此，本任务共需 4 张 NPU 卡，实现 Prefill 与 Decode 解耦，以提升首 Token 时延与整体吞吐性能。 前置条件 1. 确认智算套件已经安装并且全部运行中。 2. 进入智算套件，AI应用管理，队列管理，确保队列存在并且有足够的资源(NPU,CPU,内存) [参考创建队列的文档]。 操作步骤 创建应用 进入智算套件，AI应用列表，在线推理菜单，创建AI应用。 基本信息 应用类型：MindIE 开启PD分离选择 静态PD分离 配置信息 推理类型选择单机，推理框架，框架版本，推理模型，模型版本根据实际情况选择。简单的示例： 推理框架： ascendmindie 框架版本：2.2.RC1800IA2py311openeuler24.03lts 推理模型：deepseekr1distillqwen1.5b 模型版本：v1 队列：选择存在且资源足够的的队列

本节介绍如何创建MindIE NPU单机PD分离任务。 本示例基于 MindIE 推理框架，选用 deepseekr1distillqwen1.5b 模型进行单机 PD（Prefill/Decode）分离部署。部署形态为 2P × 2D 架构，其中 Prefill 阶段使用 2 个实例，每个实例占用 1 张 NPU 卡；Decode 阶段使用 2 个实例，每个实例占用 1 张 NPU 卡。因此，本任务共需 4 张 NPU 卡，实现 Prefill 与 Decode 解耦，以提升首 Token 时延与整体吞吐性能。 前置条件 1. 确认智算套件已经安装并且全部运行中。 2. 进入智算套件，AI应用管理，队列管理，确保队列存在并且有足够的资源(NPU,CPU,内存) [参考创建队列的文档]。 操作步骤 创建应用 进入智算套件，AI应用列表，在线推理菜单，创建AI应用。 基本信息 应用类型：MindIE 开启PD分离选择 静态PD分离 配置信息 推理类型选择单机，推理框架，框架版本，推理模型，模型版本根据实际情况选择。简单的示例： 推理框架： ascendmindie 框架版本：2.2.RC1800IA2py311openeuler24.03lts 推理模型：deepseekr1distillqwen1.5b 模型版本：v1 队列：选择存在且资源足够的的队列

指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 topic (topic，kafka的topic监控数据。) id id clientid和ip信息 ENUM LAST topic (topic，kafka的topic监控数据。) topic topic kafka的topic名称 ENUM LAST topic (topic，kafka的topic监控数据。) byteRate 每秒发送字节 每秒发送字节 Byte INT AVG topic (topic，kafka的topic监控数据。) recordErrorRate 每秒错误数 每秒错误数 INT AVG topic (topic，kafka的topic监控数据。) recordRetryRate 每秒重试数 每秒重试数 INT AVG topic (topic，kafka的topic监控数据。) recordSendRate 每秒发送数 每秒发送数 INT AVG topic (topic，kafka的topic监控数据。) seqIds Producer生成序列号 Producer生成序列号 STRING LAST topic (topic，kafka的topic监控数据。) recordSendTotal 总发送次数 总发送次数 INT SUM topic (topic，kafka的topic监控数据。) byteTotal 总发送字节数 总发送字节数 INT SUM KafkaProducer汇总（total，KafkaProducer汇总信息统计。） recordSendTotal 总发送次数 总发送次数 INT SUM KafkaProducer汇总（total，KafkaProducer汇总信息统计。） byteTotal 总发送字节数 总发送字节数 INT SUM 异常 (exception，kafka发送异常信息。) causeType 异常发生类 异常发生类 ENUM LAST 异常 (exception，kafka发送异常信息。) exceptionType 异常类 异常类 ENUM LAST 异常 (exception，kafka发送异常信息。) count 数量 异常数量 INT SUM 异常 (exception，kafka发送异常信息。) message 异常消息 异常消息 STRING LAST 异常 (exception，kafka发送异常信息。) stackTrace 异常堆栈 异常堆栈 CLOB LAST 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） topic topic topic ENUM LAST 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） concurrentMax 最大并发 最大并发 INT MAX 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） errorCount 错误数 错误数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） maxTime 最慢时延 最慢时延 INT MAX 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） range1 0–10ms 时延在010ms范围调用次数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） range2 10–100ms 时延在10–100ms范围调用次数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） range3 100–500ms 时延在100–500ms范围调用次数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） range4 500–1000ms 时延在500–1000ms范围调用次数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） range5 1–10s 时延在1–10s范围调用次数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） range6 10sn 时延在10s以上调用次数 INT SUM 发送方法（doSendMethod，发送消息方法监控。） totalTime 总时延 调用总耗时 INT SUM

本节介绍如何开启Kafka的Smart Connect功能。 Smart Connect用于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，实现数据的备份或迁移。 Smart Connect的使用流程为： 1. 开启Smart Connect。 2. 创建Smart Connect任务。 本章节主要介绍如何开启Smart Connect。 约束与限制 开启Smart Connect后，实例需要另外收取用于Smart Connect的代理费用。 例如：规格为kafka.4u8g.cluster的实例，会另外创建至少两个规格为kafka.4u8g的代理，用于Smart Connect，所以需要收取相应代理费用。 前提条件 已创建Kafka实例，且实例状态为“运行中”。 “auto.create.groups.enable”已设置为“true”。如果需要修改“auto.create.groups.enable”的取值，请参考修改Kafka实例配置参数。 开启Smart Connect 1、登录管理控制台。 2、在管理控制台左上角单击，选择Kafka实例所在的区域。 3、在管理控制台左上角单击，选择“应用服务 > 分布式消息服务 Kafka”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 4、通过以下任意一种方法，开启Smart Connect。 在待开启Smart Connect的Kafka实例所在行，单击“更多 > 开启Smart Connect”。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。单击右上角的“更多 > 开启Smart Connect”。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。在“Smart Connect”后，单击。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。在左侧导航栏单击“Smart Connect”，进入Smart Connect页面。单击“开启Smart Connect”。 5、单击，将Smart Connect设置为开启，并设置用于Smart Connect的代理数量，代理数取值范围为2~16个，单击“下一步”。 说明 代理数默认为2个，如果您预估2个Kafka实例间的同步流量比较大，例如大于50MB/s，请设置2个以上的代理数。 6、确认“Smart Connect”为开启状态，单击“提交”。 结束

运行结果 上面的示例代码中，消费者线程会循环调用 poll()方法来拉取消息，并对拉取到的消息进行处理。在处理消息时，示例代码只是简单地打印了消息的值。 因此，示例代码的响应结果将是每个消费者线程在拉取到消息时打印出消息的值。具体的响应结果将取决于你所消费的Kafka主题中的消息内容。 例如，假设你的Kafka主题中有以下两条消息： 1. Key: null, Value: "Hello, Kafka!" 2. Key: null, Value: "How are you?" 当消费者线程拉取到这两条消息时，它们将会打印如下的响应结果： Received message: Hello, Kafka! Received message: How are you? 请注意，示例代码中的打印语句只是简单地将消息值输出到控制台。在实际应用中，你可以根据需要对消息进行进一步的处理，比如将消息存储到数据库、执行业务逻辑等操作。

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何查询站内消息。 在消息中心模块，提供了站内消息和消息订阅的功能。站内消息包括服务订阅、系统消息、产品消息和告警消息四大类消息。 消息查询：在消息查询中可以通过消息类型的精确匹配和消息标题或消息内容的模糊匹配对消息进行过滤查询。 消息详情：单击消息标题可以查看具体消息的详情，在查看具体消息详情之后，会将推送的消息置灰。 除此之外，还能够站内消息进行删除和批量删除以及全部删除操作。当您在消息列表上方单击全部标为已读按钮时，所有消息都将置灰。

Action 说明 dli:queue:submitjob DLI队列的提交操作 dli:queue: DLI队列的全部操作 dli:: DLI所有资源类型的所有操作

参数 说明 direct 定义是否使用direct IO，可选值如下： 值为0，表示使用buffered IO 值为1，表示使用direct IO iodepth 定义测试时的IO队列深度。此处定义的队列深度是指每个线程的队列深度，如果有多个线程测试，意味着每个线程都是此处定义的队列深度。fio总的IO并发数iodepth numjobs。 例如： 单线程，且iodepth32，则该线程的IO队列深度为32，fio总的IO并发数32132。 多线程（3个线程），且iodepth32，则3个线程的IO队列深度均为32，fio总的IO并发数32396。 rw 定义测试时的读写策略，可选值如下： 随机读：randread 随机写：randwrite 顺序读：read 顺序写：write 混合随机读写：randrw ioengine 定义fio如何下发IO请求，通常有同步IO和异步IO： 同步IO一次只能发出一个IO请求，等待内核完成后才返回。这样对于单个线程IO队列深度总是小于1，但是可以透过多个线程并发执行来解决。通常会用16~32个线程同时工作把IO队列深度塞满。 异步IO则通常使用libaio这样的方式一次提交一批IO请求，然后等待一批的完成，减少交互的次数，会更有效率。 bs 定义IO的块大小(block size)，单位是k、K、m和M等，默认IO块大小为4 KB。 size 定义测试IO操作的数据量，若未指定runtime这类参数，fio会将指定大小的数据量全部读/写完成，然后才停止测试。该参数的值，可以是带单位的数字，比如size10G，表示读/写的数据量为10GiB；也可是百分数，比如size20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。 runtime 定义测试时间。如果未配置，则持续将size指定的文件大小，以每次bs值为分块大小读/写完。 groupreporting 定义测试结果显示模式，groupreporting表示汇总每个进程的统计信息，而非以不同job汇总展示信息。 filename 定义测试文件（设备）的名称。 此处选择文件，则代表测试文件系统的性能。例如： filename/opt/fiotest/fiotest.txt l 此处选择设备名称，则代表测试裸盘的性能。例： filename/dev/vdb 须知 如果在已经分区、并创建文件系统，且已写入数据的磁盘上进行性能测试，请注意filename选择指定文件，以避免覆盖文件系统和原有数据。 name 定义测试任务名称。

本章节主要进行租户简介。 定义 MRS集群拥有的不同资源和服务支持多个组织、部门或应用共享使用。集群提供了一个逻辑实体来统一使用不同资源和服务，这个逻辑实体就是租户。多个不同的租户统称多租户。当前仅分析集群支持租户。 原理 MRS集群提供多租户的功能，支持层级式的租户模型，支持动态添加和删除租户，实现资源的隔离，可以对租户的计算资源和存储资源进行动态配置和管理。 计算资源指租户Yarn任务队列资源，可以修改任务队列的配额，并查看任务队列的使用状态和使用统计。 存储资源目前支持HDFS存储，可以添加删除租户HDFS存储目录，设置目录的文件数量配额和存储空间配额。 租户可以在界面上根据业务需要，在集群中创建租户、管理租户。 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。默认情况下，新的计算资源和存储资源的全部权限将分配给租户的角色。 默认情况下，查看当前租户的资源，在当前租户中添加子租户并管理子租户资源的权限将分配给租户的角色。 修改租户的计算资源或存储资源，对应的角色关联权限将自动更新。 MRS中最多支持512个租户。系统默认创建的租户包含“default”。和默认租户同处于最上层的租户，可以统称为一级租户。 资源池 YARN任务队列支持一种调度策略，称为标签调度（Label Based Scheduling）。通过此策略，YARN任务队列可以关联带有特定节点标签（Node Label）的NodeManager，使YARN任务在指定的节点运行，实现任务的调度与使用特定硬件资源的需求。例如，需要使用大量内存的YARN任务，可以通过标签关联具有大量内存的节点上运行，避免性能不足影响业务。 在MRS集群中，租户从逻辑上对YARN集群的节点进行分区，使多个NodeManager形成一个资源池。YARN任务队列通过配置队列容量策略，与指定的资源池进行关联，可以更有效地使用资源池中的资源，且互不影响。 MRS中最多支持50个资源池。系统默认包含一个“default”资源池。

本章节主要介绍翼MapReduce的添加租户操作。 操作场景 根据业务对资源消耗以及隔离的规划与需求，管理员可以通过FusionInsight Manager创建租户，以满足实际使用场景。 前提条件 已根据业务需求规划租户的名称，不得与当前集群中已有的角色、HDFS目录或者Yarn队列重名。 已规划当前租户可分配的资源，确保每一级别租户下，直接子租户的资源之和不超过当前租户。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 2. 单击，打开添加租户的配置页面，参见下表为租户配置属性。 租户参数一览 参数名 描述 集群 选择要创建租户的集群。 名称 指定当前租户的名称，长度为3~50个字符，可包含数字、字母或下划线（）。 根据业务需求规划租户的名称，不得与当前集群中已有的角色、HDFS目录或者Yarn队列重名。 租户资源类型 指定租户是否是一个叶子租户： 选择“叶子租户资源”：当前租户为叶子租户，不支持添加子租户。 选择“非叶子租户资源”：当前租户为非叶子租户，支持添加子租户。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。− 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。− 如果是非叶子租户，非叶子租户不能直接将任务提交到队列中。但是，Yarn会额外为非叶子租户增加一个任务队列（隐含），队列默认命名为“default”，用于统计当前租户剩余的资源容量，实际任务不会分配在此队列中运行。 不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源参数配置模式。 选择“基础”时，只需配置“默认资源池容量 （%）”参数即可。 选择“高级”时，可手动配置资源分配权重，租户的最小/最大/预留资源。 默认资源池容量（%） 配置当前租户在默认资源池中使用的计算资源百分比，取值范围0~100%。 权重 资源分配权重，取值范围从0到100。 最小资源 保证租户资源能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户资源作业量比较少时，资源会自动借给其他租户资源，当租户资源能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源 租户资源最多能使用的资源，租户资源不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。 预留资源 租户资源预留资源。即使租户资源内没有作业，预留的资源也不能给别的租户资源使用。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。 存储资源 为当前租户选择存储资源。 选择“HDFS”时，系统将分配存储资源。 不选择“HDFS”时，系统不会分配存储资源。 文件目录数上限 配置文件和目录数量配额。 存储空间配额 配置当前租户使用的HDFS存储空间配额。 取值范围：当存储空间配额单位设置为MB时，范围为1～8796093022208。当存储空间配额单位设置为GB时，范围为1～8589934592。 此参数值表示租户可使用的HDFS存储空间上限，不代表一定使用了这么多空间。 如果参数值大于HDFS物理磁盘大小，实际最多使用全部的HDFS物理磁盘空间。 存储路径 配置租户在HDFS中的存储目录。 系统默认将自动在“/tenant”目录中以租户名称创建文件夹。例如租户“ta1”，默认HDFS存储目录为“/tenant/ta1”。 第一次创建租户时，系统自动在HDFS根目录创建“/tenant”目录。支持自定义存储路径。 服务 是否需要关联使用其他服务的资源，参见步骤4。 描述 配置当前租户的描述信息。 说明 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。 新角色包含计算资源和存储资源的权限。此角色及其权限由系统自动控制，不支持通过“系统 > 权限> 角色”进行手动管理，角色名称为“ 租户名称 集群ID ”。首个集群的集群ID默认不显示。 使用此租户时，请创建一个系统用户，并绑定租户对应的角色。具体操作请参见 创建租户时系统会自动创建一个Yarn任务队列，并自动以租户名称命名该队列。如果已经存在同名队列，新队列命名为“租户名称N”。“N”表示从1开始的自然数，存在同名队列的时候N会自动累加以区别已有队列。例如“saletenant”、“saletenant1”和“saletenant2”。 3. 当前租户是否需要关联使用其他服务的资源？ 是，执行步骤4。 否，执行步骤5。 4. 单击“关联服务”，配置当前租户关联使用的其他服务资源。 在“服务”选择“HBase”。 在“关联类型”选择： − “独占”表示该租户独占服务资源，其他租户不能再关联此服务。 − “共享”表示共享服务资源，可与其他租户共享使用此服务资源。 说明 创建租户时，租户可以关联的服务资源只有HBase。为已有的租户关联服务时，可以关联的服务资源包含：HDFS、HBase和Yarn。 若为已有的租户关联服务资源：在租户列表单击目标租户，切换到“服务关联”页签，单击“关联服务”单独配置当前租户关联资源。 若为已有的租户取消关联服务资源：在租户列表单击目标的租户，切换到“服务关联”页签，单击“删除”，并勾选“我已阅读此信息并了解其影响。”，再单击“确定”删除与服务资源的关联。 单击“确定”。 5. 单击“确定”，等待界面提示租户创建成功。

本章节主要介绍翼MapReduce的添加租户操作。 操作场景 根据业务对资源消耗以及隔离的规划与需求，管理员可以通过FusionInsight Manager创建租户，以满足实际使用场景。 前提条件 已根据业务需求规划租户的名称，不得与当前集群中已有的角色、HDFS目录或者Yarn队列重名。 已规划当前租户可分配的资源，确保每一级别租户下，直接子租户的资源之和不超过当前租户。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 2. 单击，打开添加租户的配置页面，参见下表为租户配置属性。 租户参数一览 参数名 描述 集群 选择要创建租户的集群。 名称 指定当前租户的名称，长度为3~50个字符，可包含数字、字母或下划线（）。 根据业务需求规划租户的名称，不得与当前集群中已有的角色、HDFS目录或者Yarn队列重名。 租户资源类型 指定租户是否是一个叶子租户： 选择“叶子租户资源”：当前租户为叶子租户，不支持添加子租户。 选择“非叶子租户资源”：当前租户为非叶子租户，支持添加子租户。 计算资源 为当前租户选择动态计算资源。 选择“Yarn”时，系统自动在Yarn中以租户名称创建任务队列。 − 如果是叶子租户，叶子租户可直接提交到任务队列中。 − 如果是非叶子租户，非叶子租户不能直接将任务提交到队列中。 但是，Yarn会额外为非叶子租户增加一个任务队列（隐含），队列默认命名为“default”，用于统计当前租户剩余的资源容量，实际任务不会分配在此队列中运行。 不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源参数配置模式。 选择“基础”时，只需配置“默认资源池容量 （%）”参数即可。 选择“高级”时，可手动配置资源分配权重，租户的最小/最大/预留资源。 默认资源池容量（%） 配置当前租户在默认资源池中使用的计算资源百分比，取值范围0~100%。 权重 资源分配权重，取值范围从0到100。 最小资源 保证租户资源能获得的资源（有抢占支持）。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。当租户资源作业量比较少时，资源会自动借给其他租户资源，当租户资源能使用的资源不满足最小资源时，可以通过抢占来要回之前借出的资源。 最大资源 租户资源最多能使用的资源，租户资源不能得到比最大资源设定更多的资源。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。 预留资源 租户资源预留资源。即使租户资源内没有作业，预留的资源也不能给别的租户资源使用。取值可以是父租户资源的百分比或绝对值。 存储资源 为当前租户选择存储资源。 选择“HDFS”时，系统将分配存储资源。 不选择“HDFS”时，系统不会分配存储资源。 文件目录数上限 配置文件和目录数量配额。 存储空间配额 配置当前租户使用的HDFS存储空间配额。 取值范围：当存储空间配额单位设置为MB时，范围为1～8796093022208。当存储空间配额单位设置为GB时，范围为1～8589934592。 此参数值表示租户可使用的HDFS存储空间上限，不代表一定使用了这么多空间。 如果参数值大于HDFS物理磁盘大小，实际最多使用全部的HDFS物理磁盘空间。 存储路径 配置租户在HDFS中的存储目录。 系统默认将自动在“/tenant”目录中以租户名称创建文件夹。例如租户“ta1”，默认HDFS存储目录为“/tenant/ta1”。 第一次创建租户时，系统自动在HDFS根目录创建“/tenant”目录。支持自定义存储路径。 服务 是否需要关联使用其他服务的资源，参见步骤4。 描述 配置当前租户的描述信息。 说明 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。 新角色包含计算资源和存储资源的权限。此角色及其权限由系统自动控制，不支持通过“系统 > 权限> 角色”进行手动管理，角色名称为“ 租户名称 集群ID ”。首个集群的集群ID默认不显示。 使用此租户时，请创建一个系统用户，并绑定租户对应的角色。具体操作请参见 创建租户时系统会自动创建一个Yarn任务队列，并自动以租户名称命名该队列。如果已经存在同名队列，新队列命名为“租户名称N”。“N”表示从1开始的自然数，存在同名队列的时候N会自动累加以区别已有队列。例如“saletenant”、“saletenant1”和“saletenant2”。 3. 当前租户是否需要关联使用其他服务的资源？ a.是，执行步骤4。 b.否，执行步骤5。 4. 单击“关联服务”，配置当前租户关联使用的其他服务资源。 a.在“服务”选择“HBase”。 b.在“关联类型”选择： − “独占”表示该租户独占服务资源，其他租户不能再关联此服务。 − “共享”表示共享服务资源，可与其他租户共享使用此服务资源。 说明 创建租户时，租户可以关联的服务资源只有HBase。为已有的租户关联服务时，可以关联的服务资源包含：HDFS、HBase和Yarn。 若为已有的租户关联服务资源：在租户列表单击目标租户，切换到“服务关联”页签，单击“关联服务”单独配置当前租户关联资源。 若为已有的租户取消关联服务资源：在租户列表单击目标的租户，切换到“服务关联”页签，单击“删除”，并勾选“我已阅读此信息并了解其影响。”，再单击“确定”删除与服务资源的关联。 c.单击“确定”。 5. 单击“确定”，等待界面提示租户创建成功。

介绍分布式消息服务Kafka计费模式互转的功能操作内容。 场景描述 Kafka的按需转包周期的场景描述如下： 在使用Kafka时，可能会遇到需要设置按需转包周期的场景，例如： 消息积压处理：当Kafka中的消息积压较多时，可能会导致消息的消费速度跟不K上消息的生产速度，进而影响系统的性能和稳定性。为了解决这个问题，可以设置按需转包周期，即将一定数量的消息打包成一个批次进行消费，以提高消费的效率和吞吐量。 业务流量波动：在某些业务场景下，业务流量可能会出现波动，即某个时间段内的消息产生速度较快，而另一个时间段内的消息产生速度较慢。为了更好地适应业务流量的波动，可以设置按需转包周期，以根据实际的消息产生情况进行灵活的批量消费。 系统资源优化：当Kafka的消费者资源有限时，可以通过设置按需转包周期来优化系统的资源利用。通过将一定数量的消息打包成一个批次进行消费，可以减少消费者的竞争和上下文切换，提高系统的并发处理能力。 消息处理延迟优化：在某些场景下，对消息的实时性要求较低，可以通过设置按需转包周期来优化消息的处理延迟。将一定数量的消息打包成一个批次进行消费，可以减少消息的处理次数，从而降低消息的处理延迟。 需要注意的是，在设置按需转包周期时，应根据实际业务需求和系统情况进行调整。同时，应考虑消息的重要性、消费者的处理能力、系统的资源限制等因素，以确保系统的稳定性和性能。

本节主要介绍分布式消息服务Kafka的功能特性 消息收发 消息发送，支持指定分区发送、同步发送、异步发送、分区批量累积发送；支持身份认证，客户端连接Broker时使用SSL或SASL进行验证，数据传加密传输；支持ACL机制，提供客户端读、写权限认证。支持通过压缩算法实现消息体压缩，减少网络传输数据量，提高Kafka的消息发送吞吐量。 消息消费，支持指定Partition消费、指定分区的offset消费；采用poll方式，支持批量消费，支持广播消费。 消息有序性 针对消息有序的业务需求，分为全局有序和局部有序。 全局有序：一个Topic下的所有消息都需要按照生产顺序消费。 局部有序：一个Topic下的消息，只需要满足同一业务字段的要按照生产顺序消费。例如：Topic消息是订单的流水表，包含订单orderId，业务要求同一个orderId的消息需要按照生产顺序进行消费。 由于Kafka的一个Topic可以分为了多个Partition，Producer发送消息的时候，是分散在不同 Partition的。当Producer按顺序发消息给Broker，但进入Kafka之后，这些消息就不一定进到哪个Partition，会导致顺序是乱的。因此要满足全局有序，需要1个Topic只能对应1个Partition。 要满足局部有序，只需要在发消息的时候指定Partition Key，Kafka对其进行Hash计算，根据计算结果决定放入哪个Partition。这样Partition Key相同的消息会放在同一个Partition。此时，Partition的数量仍然可以设置多个，提升Topic的整体吞吐量。

Kafka 是按分区一条一条消息顺序向前推进消费的，如果消费端拿到某条消息后执行消费逻辑失败，比如应用服务器出现了脏数据，导致某条消息处理失败，等待人工干预，那么有以下两种处理方式： 失败后一直尝试再次执行消费逻辑。这种方式有可能造成消费线程阻塞在当前消息，无法向前推进，造成消息堆积。 由于 Kafka 自身没有处理失败消息的设计，实践中通常会打印失败的消息、或者存储到某个服务（比如创建一个 Topic 专门用来放失败的消息），然后定时 check 失败消息的情况，分析失败原因，根据情况处理。

参数 参数说明 分区数 您可以设置Topic的分区数，分区数越大消费的并发度越大。该参数设置为1时，消费消息时会按照先入先出的顺序进行消费。取值范围：1100，默认值：6 分区容量 每个分区的数据量的最大值，超过这个值后前面生产的消息将会被删除，保证了数据不会无限上涨挤爆磁盘。 是否同步刷盘 同步刷盘即确保消息被写入磁盘才会被认定为生产成功，该参数可提高可靠性，但是会影响性能。 消息保留时长 当消息生存时间超过该时长后，将会被清理，可用于控制存储成本。 最小同步副本数 该参数使得消息必须写入设定值个数的副本后，才能被认定生产成功，该参数可提高可靠性，但是过大会影响性能，且必须不大于副本数。 批处理消息最大值 每个批次中最大允许的消息大小，这影响了每次请求中能包含的消息总量和大小。 消息时间戳类型 CreateTime: 这是消息被生产者发送到Kafka时的时间戳，它表示消息创建的实际时间；LogAppendTime: 这是消息被Kafka日志接收并写入到日志文件时的时间戳，它表示消息写入 Kafka 的实际时间。 描述 topic的描述字段，可用作标记和说明。

本章节主要介绍如何配置作业消息通知。 MRS联合消息通知服务（SMN），采用主题订阅模型，提供一对多的消息订阅以及通知功能，能够实现一站式集成多种推送通知方式（短信和邮件通知）。通过配置作业消息通知可以实现您在作业执行成功或作业执行失败时能立即接收到通知。 操作步骤 1.登录管理控制台。 2.单击“服务列表”选择“管理与监管 > 消息通知服务”，进入消息通知服务页面。 3.创建主题并向主题中添加订阅，具体请参考配置消息通知。 4.进入MRS管理控制台，单击集群名称进入集群详情页面。 5.选择“告警管理 > 消息订阅规则 > 添加消息订阅规则”。 6.配置向订阅者发送作业执行结果消息的规则。 消息订阅规则参数说明 参数 说明 规则名称 用户自定义发送订阅消息的规则名称，只能包含数字、英文字符、中划线和下划线。 提醒通知 选择开启，将向订阅者发送对应订阅消息。 主题名称 选择已创建的主题，也可以单击“创建主题”重新创建。 消息类型 选择“事件”。 订阅规则 1. 单击“提示”前的。 2. 单击“Manager”前的。 3. 勾选“作业执行成功”和“作业执行失败”。

操作 具体动作 说明 创建租户 添加租户 添加子租户 添加用户并绑定租户的角色 创建租户时，便可根据业务需求，为租户配置计算资源、存储资源和关联服务；为租户添加用户，并为用户绑定需要的角色。 创建一级租户的用户，需要绑定“Manageradministrator”或“Systemadministrator”角色。创建子租户的用户，至少需要绑定父租户对应的角色。 管理租户 管理租户目录 恢复租户数据 清除租户非关联队列 删除租户 管理租户是随着业务变化对租户进行的编辑操作。 管理或删除一级租户的用户，以及恢复租户数据的用户，需要绑定“Manageradministrator”或“Systemadministrator”角色。 管理或删除子租户的用户，至少需要绑定父租户对应的角色。 管理资源 添加资源池 修改资源池 删除资源池 配置队列 配置资源池的队列容量策略 清除队列配置 管理资源是随着业务变化对租户再次配置资源的操作。 管理资源的用户，需要绑定“Manageradministrator”或“Systemadministrator”角色。