1）水位线始终为负无穷（实际上是个极小值）

    本项目要求Kafka 并行度为4，如果没有修改Kafka 的配置文件，则默认并行度为1。而程序并行度为 4，一个分区至多只能被一个消费者消费，这样一来，只有一个并行度可以消费到数据。没有数据的并行度水位线始终为极小值，上游多个并行度的数据进入下游的一个并行度时，下游的水位线取决于上游多个并行度的最小值，程序中存在shuffle 时，就会出现下游某个并行度的水位线无法升高，始终为极小值的情况，从而导致窗口无法闭合。

    2**）没有聚合结果**

    （1）DWS 层的数据来源于DWD 层。如果为了测试方便，将Kafka Connector 的启动模式修改为 earliest-offset，则会将 topic_db 的所有数据读取到程序中。在模拟数据配置文件中指定的业务日期不变的前提下，生成数据的水位线高低只与执行jar 包的系统时间有关（数据生成时间的HH:mm:ss 部分与系统时间相同）。若首次执行jar 包在当日22:00，之后执行都在22:00 之前，则第一批数据会将水位线推至22:00 对应的值，导致之前的窗口全部销毁，此时前面的数据进入程序，无法进入对应窗口，会被舍弃。而同批数据的生成时间极其相近，抵达较晚的数据无法使前面数据的窗口闭合，又没有其它批次的数据推高水位线，所以这批数据也没有结果输出。因而，看不到任何结果。

    （2）如果没有消费分区历史数据，生成一批数据之后没有看到结果，可能是由于同批次数据生成时间极其相近，全部进入了同一个窗口。此时再生成一批数据，推高水位线使当前批次数据所属窗口闭合，即可看到结果。

    3）关于Kafka 分区的删除和重新消费

    Kafka 主题分区数只能增大，不能减小。分区数增大后，不会发生数据迁移，新的分区为空。

    Kafka 主题的分区数发生变化时，重启程序才会消费到新的分区。因为只有在启动时才会为消费者分配分区，运行过程中分区分配不会发生变化。