只说工具使用的话，不能再简单了。
1. 配置连接
2. 选中topic
3. 配置设置property，把content types中key，value里的文件类型改为string,然后刷新一下；在data里，或者对应分区partitions的data里点“播放按钮”--retrieve message，检索一下消息；
4. filter里可以通过关键字段进行筛选查找；messages下拉可以选择最新和最老；
5. 如果看不到下方的详细展示，可以点一下data面板左上第四个show/hide detail panel；然后就可以看到对应消息在下方的展示了。
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我们工作中kafka常用于系统服务间的异步消息消费的处理；懒得解释；网上说的很多了，下面粘贴一下csdn大佬的部分解释，了解一下就好：
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Kafka是一种消息队列，主要用来处理大量数据状态下的消息队列；
Kafka像其他Mq一样，也有自己的基础架构，主要存在生产者Producer、Kafka集群Broker、消费者Consumer、注册消息Zookeeper.
Producer：消息生产者，向Kafka中发布消息的角色。
Consumer：消息消费者，即从Kafka中拉取消息消费的客户端。
Consumer Group：消费者组，消费者组则是一组中存在多个消费者，消费者消费Broker中当前Topic的不同分区中的消息，消费者组之间互不影响，所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。某一个分区中的消息只能够一个消费者组中的一个消费者所消费
Broker：经纪人，一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic。
Topic：主题，可以理解为一个队列，生产者和消费者都是面向一个Topic
Partition：分区，为了实现扩展性，一个非常大的Topic可以分布到多个Broker上，一个Topic可以分为多个Partition，每个Partition是一个有序的队列(分区有序，不能保证全局有序)
Replica：副本Replication，为保证集群中某个节点发生故障，节点上的Partition数据不丢失，Kafka可以正常的工作，Kafka提供了副本机制，一个Topic的每个分区有若干个副本，一个Leader和多个Follower
Leader：每个分区多个副本的主角色，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是Leader。
Follower：每个分区多个副本的从角色，实时的从Leader中同步数据，保持和Leader数据的同步，Leader发生故障的时候，某个Follower会成为新的Leader。
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大致了解一下好了。。