从kafka传入influxdb的数据时间戳相同，导致数据缺失问题的解决
数据接入的流程大致为：通过NiFi将数据传入kafka，再通过confluent的connector将数据从kafka传入influxdb。
由于NiFi传输数据很快，对于一些数据所产生的时间戳会出现相同的情况，类似如下：
time waveValue
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2019-04-22T13:59:28.934Z 0.6229748725891113
2019-04-22T13:59:28.934Z 0.5437749028205872
2019-04-22T13:59:28.934Z 0.21141430735588074
2019-04-22T13:59:28.934Z 0.11528569459915161在InfluxDB中，主键是由time和tag组成的。在这里我没有tag，因此如果time相同，后面的记录将会覆盖前面的，因此实际传到InfluxDB的数据只有一条：
time waveValue
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2019-04-22T13:59:28.934Z 0.11528569459915161一开始我以为将时间精度提高到ns级别，应该就能解决这个问题。
由于我用的connector是confluent自带的Kafka Connect InfluxDB ，因此我去翻了下confluent的influxDB sink文档，还真的找到了设置时间精度的选项。因此，我的InfluxDBSinkConnector的配置为：
name=InfluxDBSinkConnector
connector.class=io.confluent.influxdb.InfluxDBSinkConnector
topics=test
tasks.max=1
influxdb.url=myurl
influxdb.timeunit=NANOSECONDS但是NiFi的传输速度实在太快，数据还是存在时间戳相同的情况:
time waveValue
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2019-04-22T14:06:05.833993334Z 0.3754749000072479
2019-04-22T14:06:05.833993334Z 0.5437749028205872
2019-04-22T14:06:05.833993334Z 0.7219749093055725因此现在只能考虑如何传入tag。但是confluent自带的InfluxDBSinkConnector功能太差劲，不能传入tag。因此找了半天，鬼使神差，找到了另外一个很强大的Influx Sink，完美的解决了问题。
在 Confluent安装这个connector，步骤就是直接将压缩包放到plugin.path下面，解压，然后重启Confluent。plugin.path在下面几个文件中都有出现，最好设置成相同的值：
#单机版
/path/to/confluent-5.1.0/etc/schema-registry/connect-avro-standalone.properties
/path/to/confluent-5.1.0/etc/kafka/connect-standalone.properties
#集群版
/path/to/confluent-5.1.0/etc/schema-registry/connect-avro-distributed.properties
/path/to/confluent-5.1.0/etc/kafka/connect-distributed.propertiesplugin.path的值默认为share/java，那么就将下载的压缩包放到/path/to/confluent-5.1.0/share/java，解压，然后重启Confluent就安装完成了。
于是，我现在connector的配置为：
name=InfluxSinkConnector
connector.class=com.datamountaineer.streamreactor.connect.influx.InfluxSinkConnector
connect.influx.url=http://myurl
connect.influx.db=test
topics=test
tasks.max=1
connect.influx.kcql=INSERT INTO emwave SELECT * FROM emwave WITHTIMESTAMP sys_time() WITHTAG (tagnum)在源数据那里加多一项tagnum数据，并且值进行递增取余。
在NiFi中这个递增的方法为：增加一个UpdateAttribute processor，然后设置如下图：
最终传到InfluxDB的数据如下：
time waveValue tagnum
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2019-04-22T14:45:51.297156875Z 0.3033857047557831 1
2019-04-22T14:45:51.297156875Z 0.5409857034683228 2
2019-04-22T14:45:51.297156875Z 0.4122856855392456 3问题解决。