有没有大佬试过Flink CDC离线同步大批量数据啊，怎么解决删除和更新的数据一致性，有没有现成框？

在Flink CDC中进行离线同步大批量数据时，确保删除和更新的数据一致性可以使用以下方法和现成框架：

使用外部存储系统：将CDC数据写入外部存储系统（如Kafka、HDFS等），并利用外部存储系统的特性来保证数据一致性。例如，可以使用消息队列（如Kafka）的消费者组来保证消息的顺序性和一致性。

使用幂等性操作：在目标端数据库进行数据更新时，采用幂等性操作来保证数据一致性。幂等性操作是指对同一个请求执行多次操作，结果是一致的。例如，可以使用唯一键（如主键）进行数据更新，如果数据已存在，则执行更新操作，如果不存在，则执行插入操作。

结合事务管理框架：使用事务管理框架（如Flink的Exactly-Once语义或外部系统的事务管理）来保证数据一致性。通过将写入和删除操作放在同一个事务中，并使用事务提交机制来保证原子性和一致性。

使用数据一致性验证工具：有一些现成的数据一致性验证工具，如Debezium、Maxwell等，可以与Flink CDC结合使用，以确保删除和更新的数据一致性。

需要注意的是，每种方法都有其适用的场景和限制条件。您可以根据具体的业务需求和系统环境选择合适的方法来解决删除和更新的数据一致性问题。