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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任务列表页面。 执行以下操作，启动/暂停Smart Connect任务。 启动：在待启动的Smart Connect任务所在行，单击“启动”。 暂停：在待暂停的Smart
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak := os.Getenv("CLOUD_SDK_AK") sk := os.Getenv("CLOUD_SDK_SK")
重置Kafka Manager密码 如果您忘记了创建实例时设置的Kafka Manager密码，通过重置Manager密码功能，重新设置一个新的密码，可使用新密码登录Kafka Manager。 2023年5月17日及以后创建的实例不提供重置Kafka Manager密码功能。 前提条件
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
扩容/缩容过程中生产消息失败 可能原因：在扩容/缩容代理规格的过程中，代理采用滚动重启的方式进行实例变更。在重启过程中，分区Leader会进行切换，此时生产客户端的元数据缓存中保存的分区Leader为旧分区Leader ID，仍然会向旧分区Leader发送消息，导致生产消息失败。
为什么可用区不能选择2个？ 如果您需要提高Kafka实例的可靠性，在创建实例时，建议选择3个或以上的可用区，不支持选择2个可用区。原因如下： 每个Kafka实例包含3个Zookeeper节点，Zookeeper集群用来管理Kafka实例的配置，如果Zookeeper集群出现问题，
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
leaderId 消费者Leader ID。 generationId 消费组Generation ID。Generation等同于消费组执行Rebalance的次数，每次Rebalance完成后，Generation都会增加1。 reason 触发Rebalance的原因。 groupId
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak := os.Getenv("CLOUD_SDK_AK") sk := os.Getenv("CLOUD_SDK_SK")
Kafka Manager和云监控显示的信息不一致 问题现象：在后台删除某个消费组后，在云监控已经不显示此消费组，但是Kafka Manager中依然存在。 问题原因：Kafka Manager存在缓存。 处理方法：登录Kafka控制台，在实例所在行，单击“更多 > 重启Manager”。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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