关于DTS（Data Transmission Service）客户端是否兼容Kafka 3.0，这主要取决于阿里云DTS服务的具体版本和其对Kafka的支持情况。然而，由于技术更新迅速且阿里云DTS服务的具体细节可能随时间变化，我无法直接给出DTS客户端是否精确支持Kafka 3.0的肯定答案。

通常，要确定DTS客户端是否兼容Kafka 3.0，你可以采取以下步骤：

查阅官方文档：访问阿里云DTS服务的官方文档，查看关于Kafka支持的最新信息。官方文档通常会列出支持的Kafka版本、配置要求和兼容性问题。

要使用Python连接到阿里云上的Kafka服务，你需要先确保几个关键点：

Kafka集群信息：你需要有Kafka集群的访问地址（包括端口号），这通常是一个或多个VIP（虚拟IP）地址。

认证信息：阿里云Kafka服务（特别是Kafka实例在VPC内时）可能需要你使用阿里云提供的认证机制，如访问控制列表（ACL）、安全组规则或SASL/Kerberos认证。对于大多数情况，如果你是在阿里云VPC内部署，你可能需要通过安全组规则来允许你的实例访问Kafka集群。然而，如果Kafka集群配置了SASL/Kerberos等高级认证机制，你需要按照相应的配置进行认证。

在Kafka与Tablestore（OTS，即阿里云表格存储）的集成中，如果Kafka写入的数据是JSON数组形式，直接批量写入到Tablestore可能不是最直接的解决方案，因为Tablestore的API设计通常不直接支持直接处理JSON数组作为单个操作。不过，你可以通过一些中间步骤或编程逻辑来实现这一目的。

方法一：消费Kafka消息后处理

消费Kafka消息：首先，你需要一个Kafka消费者来消费这些包含JSON数组的消息。