将Kafka用于基于时间的事件，并使用窗口对Kafka Streams中的事件（会话）进行分组。
我们应该如何处理来自不同数据源的一组数据，这些数据是由旧数据组成的？
例如，您正在为客户端进行Web分析。 您在事件主题中从客户端接收事件数据，在该主题中接收所有事件类型。 由于某些原因，您没有从客户端接收到订单（购买）数据，因此仅接收了用于构建会话的综合浏览量数据。 一段时间后，您会收到一批基于时间的订单，例如从去年开始，因此您可以将它们与会话进行匹配（关联哪些会话与哪个订单相关）。 此过程的输出发送到“订单”，“网页浏览”，“会话”等主题。
但是，如果仅将它们添加到（末尾）主题，它们将是“无序的”，因此，即使重新计算数据，结果也不正确。
这在某种程度上类似于流式传输乱序事件问题，但是允许更长的时间（例如一年）
一种可能性是“删除并重写”：在具有压缩的主题上，从该客户端删除所有数据，然后按顺序重新发送，然后对该客户端启动重新计算。
但这很麻烦。 有没有更好的方法来解决这个问题？