KafkaElasticsearchsinkconnector任务指标或日志问题。

该问题的解决方法是使用Kafka Elasticsearch sink connector的logging和metrics功能。这些功能可以将有关Kafka Elasticsearch sink connector任务的有用信息记录到日志文件中，并提供有关任务的性能和稳定性的指标。

以下是一个简单的示例，说明如何配置Kafka Elasticsearch sink connector以记录日志和使用指标。

# Sample configuration for Kafka Elasticsearch sink connector

name=elasticsearch-sink
connector.class=io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector

# config settings
topics=mytopic
connection.url=http://localhost:9200
type.name=myindex
batch.size=500
max.buffered.records=25000

# logs and metrics settings
tasks.max=1
tasks.logs.enable=true
tasks.log.include.compact=true
tasks.metrics.enable=true
tasks.metrics.interval.ms=60000

此配置文件中配置了Kafka Elasticsearch sink connector的logging和metrics功能。logging功能包括将任务的日志信息记录到文件中，以便以后进行调查。metrics功能包括将与任务的性能和稳定性有关的指标记录到文件中。在此示例中，指标将每60秒钟写入一次。

上述配置文件中的两个关键参数是“tasks.logs.enable”和“tasks.metrics.enable”。如果将这些参数设置为“true”，则启用logging和metrics功能。

最后，可以使用第三方工具（如Kibana或Grafana）来可视化这些指标和日志，并对其进行分析。