如果您的帐户id重复，那么最好打开窗口。您可以通过窗口聚合1分钟内的所有事件，然后可以按键对事件进行分组，并一次处理所有accountid。
这样，您就不必多次打开一个文件。

我假设如下：
每个帐户id都是唯一的，并且有自己的唯一文件。
文件中的数据有点滞后是可以的，即文件中的数据将接近实时。
每个事件读取的数据并不庞大。
解决方案：
kafka使用者读取数据并写入数据库，最好是nosql db。
一个单独的线程定期读取数据库中插入的新记录，并按accountid对它们进行分组。
然后对accoundid进行迭代，并为每个accountid打开文件，一次写入数据，关闭文件并移动到下一个accountid。
优势：
您的使用者不会因为文件处理而被阻止，因为这两个操作是解耦的。
即使文件处理失败，数据也始终存在于数据库中以重新处理。

为每一条消息打开一个文件是不好的，你应该缓冲一个固定数量的消息，然后在每个消息都有限制时写入一个文件。
您可以使用confluent提供的hdfs-kafka连接器来管理此功能。
如果配置了 FieldPartitioner 向给定的本地文件系统写入 store.url=file:///tmp ，例如，将为主题中的每个唯一accountid字段创建一个目录。然后 flush.size 配置决定了一个文件中会有多少条消息结束
hadoop不需要安装，因为hdfs库包含在kafka connect类路径中，并且它们支持本地文件系统
在创建两个属性文件之后，您可以这样启动它

bin/connect-standalone worker.properties hdfs-local-connect.properties