要解决Apache Flink Kafka消费者问题，需要使用Flink Kafka Consumer API。下面是一个代码示例，演示如何在Flink中使用Kafka消费者。

首先，确保您已经在项目中添加了Flink和Kafka的依赖项。

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedDeserializationSchema;

import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Kafka配置
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "flink-consumer-group");

        // 创建Kafka消费者
        FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("topic-name", new SimpleStringSchema(), properties);
        
        // 可选：设置从最新的偏移量开始消费，而不是从最早的偏移量开始消费
        kafkaConsumer.setStartFromLatest();

        // 添加Kafka消费者到Flink的执行环境
        DataStream kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 在这里可以对Kafka数据流进行转换、处理和输出
        kafkaStream.print();

        // 执行Flink任务
        env.execute("Kafka Consumer Example");
    }
}

在上述代码示例中，我们首先创建一个StreamExecutionEnvironment来设置Flink的执行环境。然后，我们定义Kafka的配置，并创建一个FlinkKafkaConsumer。您需要根据自己的Kafka集群配置设置正确的bootstrap.servers和group.id。

接下来，我们可以设置消费者从最新的偏移量开始消费，而不是从最早的偏移量开始消费。这是可选的，并根据您的需求来选择。

然后，我们将FlinkKafkaConsumer添加到Flink的执行环境中，并使用env.addSource()方法将Kafka数据流添加到Flink任务中。

最后，我们可以对Kafka数据流进行转换、处理和输出。在上述示例中，我们简单地使用print()方法将数据流打印到控制台。

最后，我们调用env.execute()来执行Flink任务。在这个例子中，我们将任务命名为"Kafka Consumer Example"。

请注意，上述示例仅仅是一个简单的示例，您可以根据您的实际需求对数据流进行更复杂的转换和处理。