大佬们，我flink 采用 upsert-kafka作为连接器建表（t1），数据中具有相同更新时间的

在使用Flink的Upsert Kafka连接器构建表（t1）时，处理具有相同更新时间的多条数据情况，具体哪条数据会被查询到取决于 Upsert Kafka 连接器处理数据冲突的逻辑。

根据参考资料，Upsert Kafka连接器能够将Kafka中存储的数据转换为changelog流，其中每条数据记录代表一个更新或插入事件。特别地，当数据记录中的value被解释为同一key的最后一个value的UPDATE时，如果有这个key，则该更新覆盖原有值；如果不存在相应的key，则视为INSERT。这意味着对于具有相同键（这里可能指更新时间作为业务上的键标识）的多条记录，最终在结果表中只会保留基于key的最新一条记录，即按照消息在Kafka中的顺序，最后到达的消息会覆盖之前的消息内容。

因此，如果您查询表t1，针对具有相同更新时间的多条数据，实际看到的结果将是基于Kafka消息顺序的最后一条数据。这确保了在有重复键的情况下，数据的一致性和最终性得到维护。

总结要点： - Upsert Kafka连接器处理冲突依据消息在Kafka中的顺序。 - 对于具有相同键（如更新时间）的多条数据，最后一次写入的记录（按Kafka消息顺序）会在查询时被返回。 - 确保了数据的最终一致性，避免了因并发更新导致的不一致问题。