我们有一个现有的主题，其中数据由jdbc源连接器使用模式increment+timestamp发布（源连接器使用increment+timestamp）(https://docs.confluent.io/current/connect/kafka-connect-jdbc/source-connector/index.html#incremental-查询模式）
我们有现有的消费群体，他们使用一些现有主题的数据。现在我们引入了一个新的使用者组（称为k组），它应该使用来自相同现有主题的数据，并且应该写入数据库。作为第一步，我们有一个初始的数据迁移工作流来转储源数据库，并在开始使用来自现有主题的消息之前将转储复制到目标数据库。
现在当消费者群体开始时，我想知道它应该从什么开始补偿？
一种选择是使用最新版本。但问题是，在为这个新的消费群体进行初始数据迁移时，现有的源连接器会将数据发布到现有的主题中。在我们的例子中，我们有10个表要迁移，在表转储的地方可能会有一个缺口，但是仍然对源数据库做了一些更改，因此数据将被添加到主题中。所以，我们可能会错过处理一些记录的机会。
我们没有暂停源连接器的选项，这将为我们解决问题。
如果我们使用offset-earlime，我们将最终处理来自kafka主题的所有旧数据，这是不需要的，因为我们已经完成了初始数据迁移。
我们只想维护一个源连接器，而不考虑用户组的数量。
我正在浏览kafka消费API，比如seek，它需要时间戳。我可以记下初始数据迁移之前的时间，并在使用者组启动并分配分区后调用consumer.seek。但我找不到任何文件说时间戳是基于格林威治标准时间或其他东西。通过传递从epoch经过的毫秒数来使用这个api可以吗？