flink中消费kafka数据防止乱序

    Kafka 分区时间戳 当以 Kafka 来作为数据源的时候，通常每个 Kafka 分区的数据时间戳是递增的（事件是有序的），但是当你作业设置多个并行度的时候，Flink 去消费 Kafka 数据流是并行的，那么并行的去消费 Kafka 分区的数据就会导致打乱原每个分区的数据时间戳的顺序。在这种情况下，你可以使用 Flink 中的 Kafka-partition-aware 特性来生成水印

>>阅读原文<<