本章节介绍微服务治理中心的计费项、计费方式和计费规则。 计费项 MSE微服务治理中心的计费项为实例使用费用。 计费方式 目前微服务治理中心提供按需和资源包抵扣两种付费模式。 按需付费 按需付费是后付费模式，您只需按实际情况进行使用，然后按照使用账单付费即可。为避免造成您的损失，如果您不想再使用此产品，则需要您在应用管理页面内删除应用，系统才会正式停止计费。 微服务治理中心按需计费具体计费规则如下： 版本系列 按需（元/实例/小时） 专业版 0.04元 企业版 0.125元 资源包抵扣 您在开通按需资源后，可购买对应的资源包用量，购买资源包后，您使用产品的用量将会使用资源包进行抵扣，超出资源包量的部分将按需计费，资源包到期后资源包的用量将失效，不再用于抵扣。 专业版资源包： 资源包类型 资源包规格 资源包有效期 资源包价格 举例说明 专业版资源包 7,200实例小时 1个月 270元 10个Agent，使用时间为30天，需要资源包的规格为10×24×307200 Agent小时。 专业版资源包 36,000实例小时 3个月 1250元 50个Agent，使用时间为30天，需要资源包的规格为50×24×3036000 Agent小时。 专业版资源包 144,000实例小时 6个月 4600元 200个Agent，使用时间为30天，需要资源包的规格为200×24×30144000 Agent小时。 专业版资源包 360,000实例小时 6个月 10500元 500个Agent，使用时间为30天，需要资源包的规格为500×24×30360000 Agent小时。 专业版资源包 876,000实例小时 12个月 22900元 100个Agent，使用时间为365天，需要资源包的规格为100×24×365876000 Agent小时。 专业版资源包 1,752,000实例小时 18个月 39900元 200个Agent，使用时间为365天，需要资源包的规格为200×24×3651752000 Agent小时。 专业版资源包 4,380,000实例小时 18个月 88000元 500个Agent，使用时间为365天，需要资源包的规格为500×24×3654380000 Agent小时。

本章节介绍了如何查询分布式消息服务RocketMQ实例的消费组信息。 操作场景 消费组创建成功后，查询消费组相关的配置和状态信息。 操作步骤 1. 登录分布式消息服务RocketMQ控制台。 2. 单击RocketMQ实例的名称，进入实例详情页面。 3. 在左侧导航栏，单击“消费组管理”，进入“消费组管理”页面。 4. 单击需要查询的消费组名称，进入消费组详情页面。 在详情页上方可以查看消费组名称、关联代理、最大重试次数和广播消费的配置。 在详情页下方可以查看到消费组消费的所有Topic以及消费进度等。 图1 消费组详情

规格 表 M7n型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存(GiB) 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网络连接数（万） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 m7n.large.8 2 16 4/0.8 40 50 2 2 KVM m7n.xlarge.8 4 32 8/1.6 80 50 2 3 KVM m7n.2xlarge.8 8 64 15/3 150 100 4 4 KVM m7n.3xlarge.8 12 96 17/5 200 150 4 6 KVM m7n.4xlarge.8 16 128 20/6 280 150 8 8 KVM m7n.6xlarge.8 24 192 25/9 400 200 8 8 KVM m7n.8xlarge.8 32 256 30/12 550 300 16 8 KVM m7n.12xlarge.8 48 384 35/18 750 400 16 8 KVM m7n.16xlarge.8 64 512 36/24 800 500 28 8 KVM m7n.24xlarge.8 96 768 40/36 850 800 32 8 KVM 表 M7型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存(GiB) 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网络连接数（万） 网卡多队列数 网卡个数上限 云硬盘最大带宽/基准带宽（Gbps） 云硬盘最大IOPS（万） 虚拟化类型 m7.large.8 2 16 4/0.8 40 50 2 2 6/1.5 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.xlarge.8 4 32 8/1.6 80 50 2 3 6/2 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.2xlarge.8 8 64 15/3 150 100 4 4 6/3 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.3xlarge.8 12 96 17/5 200 150 4 6 6/4 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.4xlarge.8 16 128 20/6 280 150 8 8 6/5 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.6xlarge.8 24 192 25/9 400 200 8 8 无/6 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.8xlarge.8 32 256 30/12 550 300 16 8 无/8 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.12xlarge.8 48 384 35/18 750 400 16 8 无/10 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.16xlarge.8 64 512 36/24 1000 500 28 8 无/16 16 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.24xlarge.8 96 768 40/36 1100 800 32 8 无/20 22.5 基于QingTian架构的极简虚拟化 m7.32xlarge.8 128 1024 42/40 1200 1000 32 8 无/24 30 基于QingTian架构的极简虚拟化 说明 M7型云主机仅支持使用SCSI磁盘模式挂载磁盘，不支持使用VBD磁盘模式挂载磁盘。磁盘标识为wwn号。 表 M6nl型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存(GiB) 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 :::::::: m6nl.large.8 2 16 4/1 32 2 2 KVM m6nl.xlarge.8 4 32 8/2 64 2 3 KVM m6nl.2xlarge.8 8 64 15/4 120 4 4 KVM m6nl.3xlarge.8 12 96 17/6 160 4 6 KVM m6nl.4xlarge.8 16 128 20/8 224 8 8 KVM m6nl.6xlarge.8 24 192 25/12 320 8 8 KVM m6nl.8xlarge.8 32 256 30/16 440 16 8 KVM m6nl.16xlarge.8 64 512 40/32 800 32 8 KVM 表 M6型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网络连接数（万） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 m6.large.8 2 16 4/1.2 40 50 2 2 KVM m6.xlarge.8 4 32 8/2.4 80 50 2 3 KVM m6.2xlarge.8 8 64 15/4.5 150 100 4 4 KVM m6.3xlarge.8 12 96 17/7 200 150 4 6 KVM m6.4xlarge.8 16 128 20/9 280 150 8 8 KVM m6.6xlarge.8 24 192 25/14 400 200 8 8 KVM m6.8xlarge.8 32 256 30/18 550 300 16 8 KVM m6.16xlarge.8 64 512 40/36 1000 500 32 8 KVM 表 M6s型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存(GiB) 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网络连接数（万） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 m6s.large.8 2 16 3/1 30 50 2 2 KVM m6s.xlarge.8 4 32 6/2 60 50 2 3 KVM m6s.2xlarge.8 8 64 12/4 120 100 4 4 KVM m6s.3xlarge.8 12 96 14/5 160 150 4 6 KVM m6s.4xlarge.8 16 128 16/7.5 220 150 8 8 KVM m6s.6xlarge.8 24 192 22/11 320 200 8 8 KVM m6s.8xlarge.8 32 258 25/15 450 300 16 8 KVM m6s.16xlarge.8 64 512 34/30 850 500 32 8 KVM 表 M3型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 虚拟化类型 ::::::: m3.large.8 2 16 1.5/0.6 30 2 KVM m3.xlarge.8 4 32 3/1.1 50 2 KVM m3.2xlarge.8 8 64 5/2 90 4 KVM m3.4xlarge.8 16 128 10/4.5 130 4 KVM m3.8xlarge.8 32 256 15/9 260 8 KVM m3.15xlarge.8 60 512 17/17 500 16 KVM 表 M1型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽 最大收发包能力 虚拟化类型 :::::: m1.medium 1 8 低 低 XEN m1.large 2 16 低 低 XEN m1.xlarge 4 32 中 中 XEN m1.2xlarge 8 64 中 中 XEN m1.4xlarge 16 128 中 中 XEN

实例类型 数据库版本 性能类型 CPU 内存 单机版 标准版 通用型 2 4 单机版 标准版 通用型 2 8 单机版 标准版 通用型 4 8 单机版 标准版 通用型 4 16 单机版 标准版 通用型 8 16 单机版 标准版 通用型 8 32 单机版 标准版 通用型 16 32 单机版 标准版 通用型 16 64 单机版 标准版 计算增强型 2 8 单机版 标准版 计算增强型 4 8 单机版 标准版 计算增强型 4 16 单机版 标准版 计算增强型 8 16 单机版 标准版 计算增强型 8 32 单机版 标准版 计算增强型 16 32 单机版 标准版 计算增强型 16 64 单机版 标准版 内存优化型 2 16 单机版 标准版 内存优化型 4 32 单机版 标准版 内存优化型 8 64 单机版 标准版 内存优化型 16 128 单机版 企业版 通用型 2 4 单机版 企业版 通用型 2 8 单机版 企业版 通用型 4 8 单机版 企业版 通用型 4 16 单机版 企业版 通用型 8 16 单机版 企业版 通用型 8 32 单机版 企业版 通用型 16 32 单机版 企业版 通用型 16 64 单机版 企业版 计算增强型 1 2 单机版 企业版 计算增强型 1 4 单机版 企业版 计算增强型 2 4 单机版 企业版 计算增强型 2 8 单机版 企业版 计算增强型 4 8 单机版 企业版 计算增强型 4 16 单机版 企业版 计算增强型 8 16 单机版 企业版 计算增强型 8 32 单机版 企业版 计算增强型 16 32 单机版 企业版 计算增强型 16 64 单机版 企业版 内存优化型 1 8 单机版 企业版 内存优化型 2 16 单机版 企业版 内存优化型 4 32 单机版 企业版 内存优化型 8 64 单机版 企业版 内存优化型 16 128 单机版 企业版 内存优化型 24 192 单机版 企业版 内存优化型 32 256 单机版 企业版 内存优化型 64 512 单机版 企业版 内存优化型 96 768 单机版 WEB版 通用型 2 4 单机版 WEB版 通用型 2 8 单机版 WEB版 通用型 4 8 单机版 WEB版 通用型 4 16 单机版 WEB版 通用型 8 16 单机版 WEB版 通用型 8 32 单机版 WEB版 计算增强型 2 4 单机版 WEB版 计算增强型 2 8 单机版 WEB版 计算增强型 4 8 单机版 WEB版 计算增强型 4 16 单机版 WEB版 计算增强型 8 16 单机版 WEB版 计算增强型 8 32 单机版 WEB版 计算增强型 16 32 单机版 WEB版 计算增强型 16 64 单机版 WEB版 内存优化型 2 16 单机版 WEB版 内存优化型 4 32 单机版 WEB版 内存优化型 8 64 主备版 标准版 通用型 2 4 主备版 标准版 通用型 2 8 主备版 标准版 通用型 4 8 主备版 标准版 通用型 4 16 主备版 标准版 通用型 8 16 主备版 标准版 通用型 8 32 主备版 标准版 通用型 16 32 主备版 标准版 通用型 16 64 主备版 标准版 计算增强型 2 8 主备版 标准版 计算增强型 4 8 主备版 标准版 计算增强型 4 16 主备版 标准版 计算增强型 8 16 主备版 标准版 计算增强型 8 32 主备版 标准版 计算增强型 16 32 主备版 标准版 计算增强型 16 64 主备版 标准版 内存优化型 2 16 主备版 标准版 内存优化型 4 32 主备版 标准版 内存优化型 8 64 主备版 标准版 内存优化型 16 128 主备版 企业版 计算增强型 1 2 主备版 企业版 计算增强型 1 4 主备版 企业版 计算增强型 2 8 主备版 企业版 计算增强型 4 16 主备版 企业版 计算增强型 4 16 主备版 企业版 计算增强型 8 16 主备版 企业版 计算增强型 8 32 主备版 企业版 计算增强型 16 32 主备版 企业版 计算增强型 16 64 主备版 企业版 计算增强型 32 128 主备版 企业版 计算增强型 64 256 主备版 企业版 内存优化型 1 8 主备版 企业版 内存优化型 2 16 主备版 企业版 内存优化型 4 32 主备版 企业版 内存优化型 8 64 主备版 企业版 内存优化型 16 128 主备版 企业版 内存优化型 24 192 主备版 企业版 内存优化型 32 256 主备版 企业版 内存优化型 64 512 主备版 企业版 内存优化型 96 768

本文主要介绍如何转储日志数据至分布式消息服务Kafka。 云日志服务采集到数据后，支持将数据转储至对天翼云分布式消息服务kafka，用于实时流计算等场景。 前提条件 已创建日志项目和日志单元 已开通天翼云分布式消息服务kafka 已采集到日志 创建日志转储任务 1. 登录云日志服务控制台。 2. 左侧点击【日志转储】菜单，进入日志转储页面。 3. 在页面上方选择“kafka”。 4. 点击【创建转储任务】。 5. 在创建转储任务功能面板，配置如下参数，然后单击确定，完成转储任务创建。 参数 说明 日志项目名称 选择源日志所在的日志项目。 日志单元名称 选择源日志所在的日志单元。 转储任务名称 转储任务的名称。 kafka实例 选择转出目标的kafka实例。 Topic 选择当前kafka的topic。（当前仅支持转储至公有 Topic） 转储时间范围 1、某时间开始：指定转储任务的开始时间，从该时间点开始进行数据转储，直到您手动停止转储任务。(开始时间不得早于当前时间，早于当前时间则以当前时间为准) 2、特定时间范围：指定转储任务的起止时间，转储任务将执行到您指定的结束时间后自动停止。(开始时间不得早于当前时间，早于当前时间则以当前时间为准)

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 cmkUuid 是 String 密钥唯一标识id 474e569e8814474a948bdbcf6d853eff keyVersionId 是 String 密钥版本id db4e73dedef547029dbb6387f05ae0d8 algorithm 是 String 签名算法，取值范围： RSAPSSSHA256 SM2 RSAPSSSHA256 digest 是 String 消息摘要，使用algorithm中对应的哈希算法，对原始消息生成摘要 说明：需进行Base64编码 mkmscsninfnenfck

本章节主要介绍DataArts Studio的表达式使用示例流程。 通过本示例，用户可以了解数据开发模块EL表达式的如下应用： 如何在数据开发模块的SQL脚本中使用变量？ 作业如何传递参数给SQL脚本变量？ 在参数中如何使用EL表达式？ 背景信息 使用数据开发模块的作业编排和作业调度功能，每日通过统计交易明细表，生成日交易统计报表。 本示例涉及的数据表如下所示： tradelog：记录每一笔交易数据。 tradereport：根据tradelog统计产生，记录每日交易汇总。 前提条件 已建立DLI的数据连接，以“dlidemo”数据连接为例。 如未建立，请参考创建数据连接进行操作。 已在DLI中创建数据库，以“dlidb”数据库为例。 如未创建，请参考新建数据库进行操作。 已在“dlidb”数据库中创建数据表tradelog和tradereport。 如未创建，请参考新建数据表进行操作。 操作步骤 1.新建和开发SQL脚本。 a.在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”。 b.进入右侧区域页面，选择“新建SQL脚本 > DLI”。 c.进入SQL脚本开发页面，在脚本属性栏选择“数据连接”、“数据库”、“资源队列”。 d.在脚本编辑器中输入以下SQL语句。 INSERT OVERWRITE TABLE tradereport SELECT sum(tradecount), '${yesterday}' FROM tradelog where dateformat(tradetime, 'yyyyMMdd') '${yesterday}' e.单击，将脚本的名称设置为“generatetradereport”。 2.新建和开发作业。 a.在数据开发模块控制台的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 b.进入右侧区域页面，单击“新建作业”，新建一个名称为“job”的空作业。 c.进入作业开发页面，将DLI SQL节点拖至画布中，单击其图标并配置“节点属性”。 关键属性说明： SQL脚本：关联步骤1中开发完成的SQL脚本“generatetradereport”。 数据库名称：自动填写SQL脚本“generatetradereport”中选择的数据库。 队列名称：自动填写SQL脚本“generatetradereport”中选择的资源队列。 脚本参数：显示SQL脚本“generatetradereport”中的参数“yesterday”，输入以下EL表达式作为其参数值。

参数 说明 示例 名称 事件源名。 source1 接入点 Apache Kafka集群broker接入点，由IP与端口号拼接而成，以逗号分隔。 172.17.0.25:9092,192.17.0.26:9092,172.17.0.27:9092 Topic topic名称。 topic1 Group ID 填入当前Apache Kafka集群中已创建的Group，请不要与已有业务的Group混用，以免影响已有的消息收发。 group1 网络配置 根据业务场景选择对应配置。 专有网络 公网网络 专有网络 VPC 网络配置选择专有网络时必填，选择集群所在的VPC。 vpc 子网 网络配置选择专有网络时必填，选择集群所在的子网。 subnet 认证模式 选择认证模式。 PLAINTEXT SASLPLAINTEXT 用户名 ：填写SASL用户名 密码 ：填写SASL密码 SASL鉴权方式 ：可选PLAIN和SCRAMSHA512 PLAINTEXT 消费位点 消费消息的位点。 最新位点 最早位点 最新位点 数据格式 消息value数据编码格式。 JSON Text Binary JSON

本章节介绍微服务云应用平台推荐使用的部署配置中的特性 概述 应用部署配置中涉及了许多K8s中的概念，如果要使用到应用部署配置中的这些高级特性，需要对K8s有较为深入的了解。下面将介绍一些推荐使用的部署配置中的特性。 应用配置信息 应用配置信息可在两处进行配置： 1. 左侧导航栏，选择容器应用实例 > 应用发布 > 应用实例，在应用实例列表，点击上方创建应用实例，进入到部署配置模块进行配置。 2. 左侧导航栏，选择容器应用实例 > 应用发布 > 应用实例，在应用实例列表，点击应用实例，进入到应用实例详情，点击右上方新增版本按钮，在新增版本界面进行配置。 Pod数量 建议为应用配置2个及以上Pod实例。配置多个Pod实例，可有效避免单个Pod实例故障而导致的应用无法使用。 单Pod资源配额 建议为应用配置合理的CPU资源预留（Request）和Mem资源限制（Limit）。配置合理的单Pod资源配额，可以有效利用K8s集群资源。 说明 对于Java应用，配置的Mem资源限制（Limit）不应低于JVM配置的内存使用上限，否则会在Pod层面出现内存不足（OOM），导致Pod重启。 应用高级配置信息 1. 建议为应用设置合理的日志滚动策略，及时清理。Pod实例内打印过多日志将侵占节点的磁盘空间，导致节点进入DiskPressure状态，并引发Pod驱逐。 2. 合理配置应用生命周期的探针。 为了便于故障自愈和优雅上下线，Liveness存活探针的各参数配置应当保证应用可以正常启动，若应用正常启动时间较长，可以配置更长的首次启动延迟时间（InitialDelaySeconds）。相关文档，请参见应用运维>容器应用实例>创建制品微服务，查看应用高级配置——应用生命周期管理。 如果部署的是应用通过Service实现的服务暴露，Readiness就绪探针的各参数配置应当保证能准确的反映应用健康状况，以免非健康Pod提供服务（即未被Service摘除）。 3. 配置日志收集规则。将Pod实例日志持久化保存到云日志服务，便于问题排查。由于Pod实例本身是无状态的，会因为各种调度而重新创建和删除，因此需要将Pod实例的日志进行集中化收集并持久化存储。相关文档，请参见应用运维>容器应用实例>创建制品微服务，查看应用高级配置——日志收集管理。

本文主要介绍使用SSL证书连接。 创建实例时开启SASLSSL访问，则数据加密传输，安全性更高。 DMS的RabbitMQ实例兼容开源协议，请参考RabbitMQ官网提供的不同语言的连接和使用向导：< 本节以DMS提供的demo为例，介绍VPC内访问与使用RabbitMQ的方法，假设RabbitMQ客户端部署在弹性云主机上。 前提条件 参考创建RabbitMQ实例章节创建RabbitMQ示例，并记录创建时输入的用户名和密码。 创建完成后，单击实例名称，查看并记录实例详情中的“连接地址”。 已创建弹性云主机，并且弹性云主机的VPC、子网、安全组与RabbitMQ实例的VPC、子网、安全组保持一致。 已完成JDK安装及环境变量配置，具体操作请参考准备环境。 命令行模式连接实例 以下操作命令以Linux系统为例进行说明。 1、下载RabbitMQTutorialSSL.zip示例工程代码。 2、解压RabbitMQTutorialSSL.zip压缩包。 $ unzip RabbitMQTutorialSSL.zip 3、进入RabbitMQTutorialSSL目录，该目录下包含预编译好的jar文件。 $ cd RabbitMQTutorialSSL 4、运行生产消息示例。 $ java cp .:rabbitmqtutorialsll.jar Send host port user password 其中，host表示RabbitMQ实例的连接地址，port为RabbitMQ实例的监听端口（默认为5671），user表示RabbitMQ用户名，password表示用户名对应的密码。 图1 生产消息示例 使用Ctrl+C命令退出。 5、运行消费消息示例。 $ java cp .:rabbitmqtutorialsll.jar Recv host port user password 其中，host表示RabbitMQ实例的连接地址，port为RabbitMQ实例的监听端口（默认为5671），user表示RabbitMQ用户名，password表示用户名对应的密码。 图2 消费消息示例 如需停止消费使用Ctrl+C命令退出。

执行状态 说明 已入队 异步消息已入队，等待处理。 执行中 调用执行中，实例已经开始运行任务代码。 执行成功 调用执行成功。 执行失败 调用执行失败。 已停止 调用执行终止。 停止中 执行停止中。 已过期 异步消息配置了存活有效期，该任务因过期已被丢弃（未触发）。 无效 任务处于无效状态（未触发）。 重试中 异步调用因执行错误而进行重试中。

本章节主要介绍翼MapReduce与其他服务的关系。 与其他服务的关系 服务名称 MRS与其他服务的关系 主要交互功能 虚拟私有云（Virtual Private Cloud） MRS集群创建在虚拟私有云（VPC）的子网内，VPC通过逻辑方式进行网络隔离，为用户的MRS集群提供安全、隔离的网络环境。 创建虚拟私有云和子网 对象存储服务（Object Storage Service） 对象存储服务（OBS）用于存储用户数据，包括MRS作业输入数据和作业输出数据： MRS作业输入数据：用户程序和数据文件 MRS作业输出数据：作业输出的结果文件和日志文件 MRS中HDFS、Hive、MapReduce、YARN、Spark、Flume和Loader支持从OBS导入、导出数据。MRS使用OBS的并行文件系统提供服务。 配置存算分离集群（委托方式）配置存算分离集群（AKSK方式）配置HDFS映射方式对接OBS文件系统 弹性云服务器（Elastic Cloud Server） MRS服务使用弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）作为集群的节点，每个弹性云服务器是集群中的一个节点。 准备运行环境创建集群 关系型数据库（Relational Database Service） 关系型数据库（RDS）用于存储MRS系统运行数据，包括MRS集群元数据和用户计费信息等。 配置数据连接 统一身份认证服务（Identity and Access Management） 统一身份认证服务（IAM）为MRS提供了鉴权功能。 创建用户并授权使用MRSMRS自定义策略IAM用户同步MRS 消息通知服务（SMN） 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。 配置作业消息通知 云审计服务（Cloud Trace Service） 云审计服务（CTS）为用户提供MRS资源操作请求及请求结果的操作记录，供用户查询、审计和回溯使用。 见下表

为了让更多客户享受到分布式消息Kafka产品服务，我们致力于为客户提供更具竞争力的价格，并持续提升服务质量。 分布式消息服务KafkaⅡ类资源池从7月15日开始启用新资费计价，老资费计算增强型同规格对比新费用降幅达19%27%，更多资费信息请参见产品资费。 规格名称 计费单位 实例包月标准价格 降幅 规格名称 计费单位 20240715前价格 新价格 降幅 kafka.4u8g.cluster 元/代理 1726 1260 27% kafka.8u16g.cluster 元/代理 3122 2430 22% kafka.16u32g.cluster 元/代理 5555 4500 19% 注意 通用型规格已经调整为白名单特性，如需了解相关资费请联系技术支持。 本次降价适用于Ⅱ类资源池。

本节介绍如何卸载智算套件。 注意 智算套件卸载后，AI应用、队列信息等将会删除。您可在重新安装后再次创建相关资源。 操作步骤 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“智算套件/AI套件管理”，进入AI套件列表页； 点击“统一卸载”，在弹出的对话框中点击确认；

本节介绍如何卸载智算套件。 注意 智算套件卸载后，AI应用、队列信息等将会删除。您可用在安装后再次创建相关资源。 操作步骤 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“智算套件/AI套件管理”，进入AI套件列表页； 点击“统一卸载”，在弹出的对话框中点击确认；

参数 参数说明 取值样例 选择类型 选择自定义创建。 自定义创建 指标名称 例如： CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率，以百分比为单位。 内存使用率 该指标用于统计测量对象的内存使用率，以百分比为单位。 CPU使用率 告警策略 触发告警的告警策略。 例如：监控周期为5分钟，连续三个周期平均值≥80% 告警级别 根据告警的严重程度不同等级，可选择紧急、重要、次要、提示。 重要 发送通知 配置是否发送邮件、短信通知用户，可以选择“是” （推荐选择）或者“否”。选择“否”，就不会发送邮件、短信通知用户，选择“是”，就需要选择已有的主题或者新建主题。 是 选择主题 消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型，若此处没有需要的主题，需先创建主题并订阅该主题。 生效时间 该告警规则仅在生效时间内发送通知消息。 如生效时间为08:0020:00，则该告警规则仅在08:0020:00发送通知消息。 触发条件 可以选择“出现告警”、“恢复正常”两种状态，作为触发告警通知的条件。

使用SM2密钥签名时，仅支持对消息摘要签名。 根据GBT32918国家标准，计算SM2签名值时，消息摘要不是对原始消息直接计算SM3摘要，而是对Z(A)和M的拼接值计算的摘要。其中M是待签名的原始消息，Z(A)是GBT32918中定义的用户A的杂凑值。 以JAVA为例，参考如下示例代码： public class Sm2SignDataPreprocessing { private static final String ECCA "FFFFFFFEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF00000000FFFFFFFFFFFFFFFC"; private static final String ECCB "28E9FA9E9D9F5E344D5A9E4BCF6509A7F39789F515AB8F92DDBCBD414D940E93"; private static final String ECCGX "32C4AE2C1F1981195F9904466A39C9948FE30BBFF2660BE1715A4589334C74C7"; private static final String ECCGY "BC3736A2F4F6779C59BDCEE36B692153D0A9877CC62A474002DF32E52139F0A0"; // 签名者ID，本示例使用国密标准定义的缺省值"1234567812345678" private static final String SM2ID "31323334353637383132333435363738"; public static void main(String[] args) throws Exception { // SM2公钥，BASE64编码格式，仅做示例，实际使用请替换 String sm2PubKey "MFkwEwYHKoZIzj0CAQYIKoEcz1UBgi0DQgAEsuOq/EjQeYUD9h7lIyqi3pQ6SWL7hTXjUJWmSIZAcnj" + "h9c0QcdbwzaCfI8iyyPCetX0QZl5NHrBoYLYxJpvbFg"; byte[] pubKeyBytes Base64.decodeBase64(sm2PubKey.getBytes(StandardCharsets.UTF8)); X509EncodedKeySpec keySpec new X509EncodedKeySpec(pubKeyBytes); KeyFactory keyFactory KeyFactory.getInstance("EC", new BouncyCastleProvider()); ECPublicKey ecPublicKey (ECPublicKey) keyFactory.generatePublic(keySpec); // 待签名的原始消息，仅做示例，实际使用请替换 byte[] dataToDigest new byte[]{1, 2, 3, 4}; // Z(A)是GBT32918中定义的用户A的杂凑值 byte[] zsm getSm2Z(ecPublicKey.getQ().getAffineXCoord().getEncoded(), ecPublicKey.getQ().getAffineYCoord().getEncoded()); // Z(A)和M的拼接值计算的摘要，并打印 byte[] dataToSign getSm3SignData(zsm, dataToDigest); System.out.println(Base64.encodeBase64String(dataToSign)); // 其他语言实现或执行此示例应有如下输出：He+qiM2MmtNxlV/EB4vqkcP60XgG08z/8nWQdp/IS5c } // 计算Z(A) private static byte[] getSm2Z(byte[] x, byte[] y) throws DecoderException { SM3Digest sm3 new SM3Digest(); byte[] userId Hex.decodeHex(SM2ID.toCharArray()); byte[] byteEccA Hex.decodeHex(ECCA); byte[] byteEccB Hex.decodeHex(ECCB); byte[] byteEccGx Hex.decodeHex(ECCGX); byte[] byteEccGy Hex.decodeHex(ECCGY); int len userId.length 8; sm3.update((byte) (len >> 8 & 255)); sm3.update((byte) (len & 255)); sm3.update(userId, 0, userId.length); sm3.update(byteEccA, 0, byteEccA.length); sm3.update(byteEccB, 0, byteEccB.length); sm3.update(byteEccGx, 0, byteEccGx.length); sm3.update(byteEccGy, 0, byteEccGy.length); sm3.update(x, 0, x.length); sm3.update(y, 0, y.length); byte[] md new byte[sm3.getDigestSize()]; sm3.doFinal(md, 0); return md; } // 计算Z(A)和M的拼接值的摘要 private static byte[] getSm3SignData(byte[] z, byte[] sourceData) { SM3Digest sm3 new SM3Digest(); sm3.update(z, 0, z.length); sm3.update(sourceData, 0, sourceData.length); byte[] md new byte[sm3.getDigestSize()]; sm3.doFinal(md, 0); return md; } }

版本1.3.5 发布时间：202604 更新说明：新增GPU云主机事件监控：GPU掉卡事件、XID异常事件。 版本1.3.4 发布时间：202602 更新说明：弹性云主机新增监控指标：NTP偏移量；GPU云主机监控指标：SM活跃度、SM占用率、PCIe出/入方向带宽、NVLink出/入方向带宽、GPU时钟频率。 版本1.3.3 发布时间：202512 更新说明：支持通过云监控服务向源云主机下发 Ping 探测任务，探测目的服务器的连通；新增弹性云主机监控指标：文件系统读写状态、UDP连接总数。 版本1.3.2 发布时间：202510 更新说明：新增弹性云主机监控指标，包含：云主机支持实际已用内存量、Top5进程监控；Windows操作系统新增支持平均I/O服务时长、磁盘I/O使用率、平均队列长度。 版本1.3.1 发布时间：202506 更新说明：修复已知问题。 版本1.2.0 发布时间：202411 更新说明 ：新增云硬盘监控指标，包含：swap 内存利用率、平均I/O服务时长、磁盘I/O使用率、平均队列长度，详细监控指标请查看查看云硬盘监控数据。 版本1.0.0 发布时间：202407 更新说明 ：支持操作系统监控，包含：CPU相关监控指标、内存相关监控指标、CPU负载相关监控指标、磁盘相关监控指标、磁盘I/O相关监控指标、文件系统相关监控项、网络相关监控项、GPU相关监控指标，详细监控指标请查看云主机支持的操作系统监控。

数据清洗 数据清洗可对原始数据进行异常清洗、文本过滤、去重以及隐私信息去除等操作，解决数据规范性、合规性、一致性及重复等问题，提升数据质量，优化模型训练效果。 数据准备 目前只支持对指令微调类型的标注数据集进行清洗，数据清洗前，请先到「我的数据集标注数据集」模块下，创建「大语言SFT指令微调」类型的数据集。详见标注数据集 新建数据清洗任务 从清洗任务列表点击【新建清洗任务】到新建页面，填写任务名称、选择数据集、配置字段和算子后提交即可。 处理前数据：仅支持指令微调类型的标注数据集，可点击【前往导入数据集】，跳转至「我的数据集」模块创建数据集。 处理后数据：系统自动新建数据集。 处理数据集字段：默认全选，可自行勾选要清洗的数据集字段。 算子选择：可选择删除敏感信息、删除无效字符、长度过滤三种清洗算子，可根据数据集内容和实际需求进行开启或关闭。 集群：选择所属集群。 队列：选择支持的队列。 算力申请： 资源规格：默认8C 16G master节点：管理节点，用于分配数据清洗任务，默认为1。 worker节点：负责执行具体的数据清洗任务，默认为1，可根据数据集大小调整节点数量，节点数量越多清洗任务速度越快，一般小规模数据集节点为1即可。

RocketMQ里的一个Consumer Group代表一个Consumer群组。对于大多数分布式应用来说，一个Consumer Group下通常会有多个Consumer实例。订阅关系一致指的是同一个Consumer Group下所有Consumer实例的处理逻辑必须完全一致，一旦订阅关系不一致，消息消费的逻辑就会混乱，甚至导致消息丢失。 背景信息 RocketMQ 中一个消费者代表一个Consumer实例群组。在大多数场景中，一个消费者组下面包含多个Consumer实例。 由于分布式消息服务RocketMQ的订阅关系主要由Topic+Tag共同组成，因此，保持订阅关系一致意味着同一个消费者Group ID下所有的Consumer实例订阅关系的一致性大概包括下面几个方面： 同一个消费组订阅的Topic必须一致，例如：在同一个消费组下，ConsumerA订阅Topic1和Topic2，ConsumerB也必须订阅Topic1和Topic2，只订阅Topic1、只订阅Topic2或订阅Topic2和Topic3都是不允许的。 同一个消费者订阅的同一个Topic的场景下Tag必须一致，包括Tag的数量和顺序，例如：ConsumerA订阅Topic1的Tag配置为Tag1Tag2，ConsumerB订阅Topic1的Tag也必须是Tag1Tag2，只订阅Tag1、只订阅Tag2或者订阅Tag2Tag1都是不允许的。 多个不同的Topic可以被多个消费组订阅，但是同一个消费组下的多个Consumer实例订阅Topic和Tag都必须一致。 代码示例 订阅一个Topic、一个Tag 同一个消费组下面的全部消费者实例均订阅一个Topic，且均配置同一个Tag这种是符合订阅关系一致性原则的。 consumer.setConsumerGroup("group1"); consumer.subscribe(topic,"Tag1"); consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently)(msgs, context)>{ // do something } 订阅一个Topic多个Tag 每个消费者订阅消息的代码必须一致 consumer.setConsumerGroup("group1"); consumer.subscribe(topic,"Tag1Tag2"); consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently)(msgs, context)>{ // do something } 订阅多个Topic且订阅多个Tag consumer.setConsumerGroup("group1"); consumer.subscribe(topic1,"Tag1"); consumer.subscribe(topic2,"Tag1｜Tag2"); consumer.subscribe(topic3,""); consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently)(msgs, context)>{ // do something }

本节主要介绍分布式消息服务Kafka的计费模式 计费模式分类 目前天翼云分布式消息服务Kafka提供包周期（包年/包月）、按需计费2种计费模式供您灵活选择。 按包周期实例计费 提供包月和包年的购买模式，这种购买方式相对于按需付费则能够提供更大的折扣，对于长期使用者，推荐该方式。包周期计费按照订单的购买周期来进行结算。 按需实例计费 按需计费根据资源的结算周期进行结算，在达到结算周期时，系统会生成账单，进行扣费。如果账户余额不足，资源将进入保留期，需要在保留期完成缴费，超过保留期，所使用资源将被关停并收回资源。 两种模式的区别 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费按照订单的购买周期结算。 后付费按照实际使用时长计费。 计费周期 按订单的购买周期计费。 按小时结算。 实例升级 支持扩容，工单施工完生效，但是施工过程中服务不可用；不支持缩容。 支持扩容，工单施工完生效，但是施工过程中服务不可用；不支持缩容。 更改计费模式 支持变更为按需资源。 支持变更为包周期资源。 变更规格 支持变更实例规格。 支持变更实例规格。 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。对于长期使用者，推荐该方式。 适用于消息资源需求波动的场景，可以随时开通，随时删除。

本节指导用户通过Kafka将日志、告警外发至第三方。 日志外发功能为公测功能，新购用户可以限时免费体验。 为日志类型添加转发目标 1. 登录云安全中心控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“设置 > 集成配置”，进入集成配置页面。 3. 选择日志类型，点击“转发配置”列的【+】按钮，弹出“新增转发配置”窗口。 4. 选择“转发目标”，单击“保存”，自动返回集成配置页面。此时转发配置 开关为“关闭”，投递状态为“未开启”。 5. 单击“转发配置”开关，打开“转发配置”。 配置转发目标 1. 在新增转发配置页面，单击“转发目标配置”进入转发目标配置页面，单击“新增”，进入“转发目标编辑”页面。 2. 输入相关信息，单击“检测”。 说明 “加密类型”选择“不加密”时，会自动在目标Kafka创建相应的“队列名（topic）”。 “加密类型”选择“SASL加密”时，需要先手动在目标Kafka创建相应的“队列名（topic）”。 3. 检测通过后，单击“保存”。 保存成功，返回转发目标配置页面，可以看到已新增的转发目标。

本文为您介绍签名验签场景中，如何通过用户主密钥实现消息的签名、验证。 数字签名技术是非对称加密算法的另一种典型应用。数字签名分为签名和验证两个过程，消息发送者使用私钥对数据签名，消息接收者使用公钥进行签名验证。 由于签名是使用私钥加密产生，而私钥不公开，这使得签名具有唯一的特征，广泛用于数据防篡改、身份认证等相关技术领域。 场景拓扑图 操作流程 1. 信息发送者通过KMS控制台或者调用CreateKey接口，创建一个非对称的用户主密钥（CMK）。 2. 信息发送者通过调用KMS的getPublicKey接口获取到公钥，并将公钥分发给消息接收者。 3. 信息发送者通过调用KMS的asymmetricSign接口，使用创建的CMK私钥对需要传输的数据生成签名。 4. 信息发送者将签名和数据传递给信息接收者。 5. 信息接收者拿到签名和数据之后，在本地通过gmssl、openssl、密码库、KMS 的国密 Encryption SDK 等验签方法，使用信息发送者分发的公钥进行验证。特殊需求场景下，也可调用KMS的asymmetricVerify接口，使用CMK进行签名校验。 相关API 您可以调用以下KMS API，完成对数据的签名验签处理。 API名称 说明 createKey 创建用户主密钥（CMK）。 getPublicKey 获取非对称密钥的公钥，可用于离线验证数字签名，或者加密数据。 asymmetricSign 非对称密钥的私钥运算：产生数字签名。 asymmetricVerify 非对称密钥的公钥运算：验证私钥产生的数字签名。

规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 GPU 显存（GiB） 虚拟化类型 g3.4xlarge.4 16 64 8/2.5 50 2 1×M60核心 1×8 KVM g3.8xlarge.4 32 128 10/5 100 4 2×M60核心 2×8 KVM

状态 含义 已完成 扫描完成。 进行中 正在进行扫描。 等待中 任务正在等待执行。 说明 如果没有设置开始扫描时间，且此时服务器没有被占用，则创建的任务可立即开始扫描，任务状态为“进行中”；否则进入等待队列中等待，任务状态为“等待中”。 已取消 任务被取消。 说明 任务在“进行中”或“等待中”才可以被取消。

本章节主要介绍Flink作业相关问题中有关性能调优的问题。 Flink作业如何进行性能调优 概念说明及监控查看 消费组积压 消费组积压可通过topic最新数据offset减去该消费组已提交最大offset计算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。 反压状态 反压状态是通过周期性对taskManager线程的栈信息采样，计算被阻塞在请求输出Buffer的线程比率来确定，默认情况下，比率在0.1以下为OK，0.1到0.5为LOW，超过0.5则为HIGH。 时延 Source端会周期性地发送带当前时间戳的LatencyMarker，下游算子接收到该标记后，通过当前时间减去标记中带的时间戳的方式，计算时延指标。算子的反压状态和时延可以通过Flink UI或者作业任务列表查看，一般情况下反压和高时延成对出现： 性能分析 由于Flink的反压机制，流作业在存在性能问题的情况下，会导致数据源消费速率跟不上生产速率，从而引起Kafka消费组的积压。在这种情况下，可以通过算子的反压和时延，确定算子的性能瓶颈点。 作业最后一个算子(Sink)反压正常（绿色），前面算子反压高（红色） 该场景说明性能瓶颈点在sink，此时需要根据具体数据源具体优化，比如对于JDBC数据源，可以通过调整写出批次(connector.write.flush.maxrows)、JDBC参数重写(rewriteBatchedStatementstrue)等进行优化。 作业非倒数第二个算子反压高（红色） 该场景说明性能瓶颈点在Vertex2算子，可以通过查看该算子描述，确认该算子具体功能，以进行下一步优化。 所有算子反压都正常（绿色），但存在数据堆积 该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。 作业一个算子反压高（红色），而其后续的多个并行算子都不存在反压（绿色） 该场景说明性能瓶颈在Vertex2或者Vertex3，为了进一步确定具体瓶颈点算子，可以在FlinkUI页面开启inPoolUsage监控。如果某个算子并发对应的inPoolUsage长时间为100%，则该算子大概率为性能瓶颈点，需分析该算子以进行下一步优化。 inPoolUsage监控

本节介绍服务器安全卫士（原生版）产品咨询相关常见问题。 什么是服务器安全卫士（原生版）？ 什么是网页防篡改（原生版）？ 服务器安全卫士（原生版）是否有版本区分？主要功能有何不同？ 服务器安全卫士（原生版）都支持哪些资源池的服务器防护？ 服务器安全卫士（原生版）与Web应用防火墙（原生版）有什么区别？ 服务器安全卫士（原生版）是否可以申请试用？ 服务器安全卫士（原生版）企业版到期后不续费会对业务造成影响吗？ 服务器安全卫士（原生版）企业版回归基础版后，是否需要重新安装Agent与配置主机防护信息？ 服务器安全卫士（原生版）企业版到期回归基础版后，历史安全事件记录是否仍可查看？ 天翼云服务器安全卫士（原生版）支持跨区域使用吗？ 服务器安全卫士（原生版）与非云原生的主机安全软件有何区别？ 服务器安全卫士（原生版）购买后遇到问题如何解决？ [服务器安全卫士（原生版）软件版本、病毒库、漏洞库等需要手动更新吗？](

分布式消息服务Kafka服务协议，请点击这里

本节介绍服务器安全卫士（原生版）计费购买类常见问题。 服务器安全卫士（原生版）和网页防篡改（原生版）的计费方式是什么？ 服务器安全卫士（原生版）和网页防篡改（原生版）计费方式均为包周期计费，包周期计费是一种预付费模式，即先付费再使用，支持包年/包月。 服务器安全卫士（原生版）和网页防篡改（原生版）的计费项是什么？ 网页防篡改（原生版）是服务器安全卫士（原生版）的增值产品，计费项均为您订购的防护服务器台数，您选定防护台数和订购时长后，系统可自动计算出您的计费情况。 不购买服务器安全卫士（原生版）能购买网页防篡改（原生版）吗？ 服务器安全卫士（原生版）企业版与网页防篡改（原生版）不需要绑定购买；网页防篡改（原生版）可在服务器安全卫士（原生版）基础版上升级购买使用。 网页防篡改（原生版）可以单独购买吗？ 网页防篡改（原生版）和服务器安全卫士（原生版）配额均可单独购买。 服务器安全卫士（原生版）可以免费使用吗？ 您购买天翼云的服务器后，可以免费使用服务器安全卫士（原生版）的基础版服务。 服务器安全卫士（原生版）可以按天购买吗？ 不支持，目前只支持包月和包年购买。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 cmkUuid 是 String 密钥唯一标识id 474e569e8814474a948bdbcf6d853eff keyVersionId 是 String 密钥版本id db4e73dedef547029dbb6387f05ae0d8 algorithm 是 String 验签算法，取值范围： RSAPSSSHA256 SM2 RSAPSSSHA256 digest 是 String 消息摘要，使用algorithm对应的哈希算法，对原始消息生成摘要 说明：需进行Base64编码 ZOyIygCyaOW6GjVnihtTFtIS9PNmskdyMlNKiuyjfzw value 是 String 待验证的签名值 说明：需进行Base64编码 ODZhOWVmZDktM2QxNi00ODk0LWJkNGYtMWZjNDNmM2YyYWJmS7FmDBBQ0BkKsQrtRnidtPwi

源数据库 可恢复到的版本 2014 标准版、2014 企业版 2014 标准版、2014 企业版、2016 标准版、2016 企业版、2017 标准版、2017 企业版、2019 标准版、2019 企业版、2022 标准版、2022 企业版 2016 标准版、2016 企业版 2016 标准版、2016 企业版、2017 标准版、2017 企业版、2019 标准版、2019 企业版、2022 标准版、2022 企业版 2017 标准版、2017 企业版 2017 标准版、2017 企业版、2019 标准版、2019 企业版、2022 标准版、2022 企业版 2017 WEB版 2017 WEB版、2017 标准版、2017 企业版、2019 WEB版、2019 标准版、2019 企业版、2022 WEB版、2022 标准版、2022 企业版 2019 标准版、2019 企业版 2019 标准版、2019 企业版、2022 标准版、2022 企业版 2019 WEB版 2019 WEB版、2019 标准版、2019 企业版、2022 WEB版、2022 标准版、2022 企业版 2022 标准版、2022 企业版 2022 标准版、2022 企业版 2022WEB版 2022 WEB版、2022 标准版、2022 企业版

本页面介绍从Kafka迁移数据。 前提条件 1. 创建了目标云数据库ClickHouse实例。详细的操作步骤，请参考创建实例。 2. 创建了用于目标云数据库ClickHouse集群的数据库账号和密码。详细的操作步骤，请参考创建账号。 3. 确保创建的云数据库ClickHouse实例可以访问需要迁移的Kafka实例。 语法描述 建表语句如下： CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]tablename [ON CLUSTER cluster] ( name1 [type1] [ALIAS expr1], name2 [type2] [ALIAS expr2], ... ) ENGINE Kafka() SETTINGS kafkabrokerlist 'host:port', kafkatopiclist 'topic1,topic2,...', kafkagroupname 'groupname', kafkaformat 'dataformat'[,] [kafkarowdelimiter 'delimitersymbol',] [kafkaschema '',] [kafkanumconsumers N,] [kafkamaxblocksize 0,] [kafkaskipbrokenmessages N,] [kafkacommiteverybatch 0,] [kafkaclientid '',] [kafkapolltimeoutms 0,] [kafkapollmaxbatchsize 0,] [kafkaflushintervalms 0,] [kafkathreadperconsumer 0,] [kafkahandleerrormode 'default',] [kafkacommitonselect false,] [kafkamaxrowspermessage 1]; 上述是云数据库ClickHouse中创建Kafka引擎表的语法和选项。让我逐一解释每个部分的含义： CREATE TABLE : 创建表的语句。 [IF NOT EXISTS] : 可选项，表示如果表不存在则创建。 [db.]tablename : 表的名称，可以包含可选的数据库前缀。 [ON CLUSTER cluster] : 可选项，指定表所在的集群。 (name1 [type1] [ALIAS expr1], name2 [type2] [ALIAS expr2], ...) : 定义表的列和数据类型，可以为每个列指定别名。 ENGINE Kafka() : 指定表的存储引擎为Kafka引擎。 SETTINGS : 设置选项的开始标记。 kafkabrokerlist : Kafka代理服务器的主机和端口，用于连接到Kafka集群。 kafkatopiclist : 要消费的Kafka主题列表，可以包含多个主题。 kafkagroupname : Kafka消费者组的名称，用于协调消息的消费。 kafkaformat : 数据的格式，例如JSON、CSV等。 kafkarowdelimiter : 可选项，指定行分隔符，用于解析文本数据。 kafkaschema : 可选项，指定Kafka消息中的模式信息。 kafkanumconsumers : 可选项，指定消费者线程的数量。 kafkamaxblocksize : 可选项，指定每个消费者线程的最大块大小。 kafkaskipbrokenmessages : 可选项，指定是否跳过损坏的消息。 kafkacommiteverybatch : 可选项，指定每个批次是否提交偏移量。 kafkaclientid : 可选项，指定Kafka消费者的客户端ID。 kafkapolltimeoutms : 可选项，指定从Kafka拉取消息时的超时时间。 kafkapollmaxbatchsize : 可选项，指定从Kafka拉取消息时的最大批次大小。 kafkaflushintervalms : 可选项，指定在写入表之前的消息刷新间隔。 kafkathreadperconsumer : 可选项，指定每个消费者是否使用单独的线程。 kafkahandleerrormode : 可选项，指定处理错误消息的模式。 kafkacommitonselect : 可选项，指定在执行SELECT查询时是否提交偏移量。 kafkamaxrowspermessage : 可选项，指定每条Kafka消息包含的最大行数。 这些选项允许你根据实际的Kafka集成需求来配置Kafka引擎表。根据你的具体情况，填写相应的值以满足你的数据迁移或同步需求。 以上仅是对每个选项的概述，实际使用时应根据具体情况和需求进行适当的配置。 建表示例如下： CREATE TABLE queue ( timestamp UInt64, level String, message String ) ENGINE Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1', 'JSONEachRow'); SELECT FROM queue LIMIT 5; CREATE TABLE queue2 ( timestamp UInt64, level String, message String ) ENGINE Kafka SETTINGS kafkabrokerlist 'localhost:9092', kafkatopiclist 'topic', kafkagroupname 'group1', kafkaformat 'JSONEachRow', kafkanumconsumers 4; CREATE TABLE queue3 ( timestamp UInt64, level String, message String ) ENGINE Kafka('localhost:9092', 'topic', 'group1') SETTINGS kafkaformat 'JSONEachRow', kafkanumconsumers 4;