解决方法如下所示：

import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.*;
import org.apache.flink.types.Row;

public class KafkaWatermarkExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建TableEnvironment
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);

        // 设置Kafka连接器配置
        String kafkaBootstrapServers = "localhost:9092";
        String kafkaTopic = "your_topic";
        String kafkaGroupId = "your_group_id";

        // 从Kafka主题读取数据
        FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), getKafkaProperties(kafkaBootstrapServers, kafkaGroupId));
        kafkaConsumer.setStartFromEarliest();
        DataStream kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 将数据流注册为表
        tEnv.createTemporaryView("kafka_table", kafkaStream, "event_time.rowtime");

        // 执行SQL查询
        Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT event_time, COUNT(*) FROM kafka_table GROUP BY event_time");

        // 将结果表转换为DataStream并输出结果
        tEnv.toRetractStream(result, Row.class).print();

        // 执行任务
        env.execute("Kafka Watermark Example");
    }

    private static Properties getKafkaProperties(String bootstrapServers, String groupId) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", bootstrapServers);
        properties.setProperty("group.id", groupId);
        return properties;
    }
}

这是一个使用Apache Flink的Java代码示例，它使用Flink Kafka连接器从Kafka主题读取数据，并在事件时间上生成水印。要使用此代码示例，您需要将kafkaBootstrapServers，kafkaTopic和kafkaGroupId替换为您的实际值。

在代码示例中，我们首先创建了一个流式执行环境和一个TableEnvironment。然后，我们设置了Kafka连接器的配置，并使用Flink Kafka Consumer从Kafka主题读取数据。接下来，我们将数据流注册为表，并执行SQL查询。最后，我们将结果表转换为DataStream并打印输出结果。

请注意，代码示例中的event_time是指代表事件时间的字段，您需要根据实际情况将其替换为您数据中的事件时间字段。