auto.offset.reset： 可理解为kafka consumer读取数据的策略，本地用的kafka版本为0.10，因此该参数可填earliest|latest|none。
earliest： 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
latest： 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
none： topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
测试前提： 我们主要做的是Flink的Streaming sql，在创建kafka source的时候封装了该参数，查看是否消费数据，我们借助了jmeter和Flink web ui上的metrics等工具。
测试过程：
earliest模式： kafka source的名称为a1
1.在a1中，topic为test1，groupId为0001,0001从未被消费过，数据(24条)提前发送，再启动sql1(select * from a1 ),会从头开始消费，显示24条数据
2.停掉1中所提到的sql1,发送不同的6条数据到kafka中，不更换a1的groupId,再启动sql1(select * from a1 ),会接着上次消费的位置开始往后消费，显示6条数据
latest模式：kafka source的名称为a2
1.在a2中，topic为b，groupId为0002，0002未被消费，数据提前发送，再启动sql2(select * from a2)，在jmeter上未看到结果，在flink中查看相关metrics，无数据读入；在不杀掉sql2的前提下，发送一批(8条)数据，只消费后发送的8条数据。
2.停掉1中的sql2,不更换a2中的groupId,发送7条数据到b中，启动sql2，只显示后发送的7条数据
none模式： kafka source的名称为a3
1.在a3中，topic为c，设置groupId为0001(未被消费过)，数据提前发送，再启动sql3(select * from a3)，sql执行失败，在日志中报错：
2.在a3中，topic为c，设置groupId为0002(被消费过)，启动sql3(select * from a3)，发送8条数据到c中，jmeter中显示8条数据