请教个Flink问题：如果从历史某个时间点进行重新消费，是不是只能将kafka设置为单分区？

是的,多分区的话 要自己加逻辑了 相同数据加标识和排序key骏飞，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

在Flink从历史某个时间点进行重新消费的情况下，要保证数据全局有序，并不一定要将Kafka设置为单分区。尽管在某些情况下，将Kafka的partition数量设置为一个可以保证全局有序，但这样做的缺点是消费数据没有并发性，从而影响效率。

实际上，你可以采取以下两种策略：

1. 使用Kafka分区内的数据有序性。Kafka具有分区内数据有序的特点，可以通过将数据指定到特定的分区来实现数据的顺序性。在这种情况下，你需要确保你的消费者并行度与Kafka分区数一致，以便顺序地处理每个分区的数据。

2. 设置Kafka消费者的并行度。当以Kafka作为数据源时，通常每个Kafka分区的数据时间戳是递增的（事件是有序的）。然而，如果你设置了多个并行度，Flink会并行消费Kafka数据流，这可能会导致打乱每个分区的数据。因此，你需要根据你的具体需求和系统资源来合理设置并行度。

总的来说，选择哪种策略取决于你的具体需求和系统环境。你可能需要根据实际情况进行测试和调整，以确保数据全局有序并且系统效率最优。

在Flink从历史某个时间点进行重新消费数据并要求全局有序的情况下，一种可行的方法是将Kafka的分区数量设置为一个。因为Kafka的设计目标是提供高吞吐量和低延迟，而不是强制保证全局有序性，所以Kafka使用多分区的概念，并且只保证单分区有序。此外，同一个partition用一个write ahead log组织，所以可以保证FIFO的顺序。

然而，需要注意的是，虽然将Kafka partition设置为1可以保证单partition内的数据有序，但并不能保证多个partition之间的全局有序。如果需要全局有序，可能需要结合使用其他方法，例如按照时间戳对数据进行排序等。

另外，建议将Flink的并行度设置为与Kafka分区相同，这样可以更好地控制数据的处理顺序。但是，这种设置方式可能会限制Flink的并发处理能力，因此在实际应用中需要根据具体的业务需求和系统资源进行权衡。