大佬们，flinkcdc我往下游azure data lake storage，我看flink官网？

是的，Flink CDC 可以将数据写入到 Azure Data Lake Storage 中。Azure Data Lake Storage 是一种可扩展的、高性能的云存储服务，可以存储结构化和非结构化数据，支持多种数据格式和开放标准。Flink CDC 通过使用 Azure Data Lake Storage 的 Hadoop 文件系统（HDFS）接口，可以将数据以文件的形式写入到 Azure Data Lake Storage 中。

要将 Flink CDC 中的数据写入到 Azure Data Lake Storage 中，需要进行以下步骤：

在 Azure Portal 中创建 Azure Data Lake Storage 账户，并创建文件系统。

在 Flink CDC 中，使用 Azure Data Lake Storage 的 HDFS 文件系统接口，配置 Sink，将数据写入到 Azure Data Lake Storage 中。可以使用 Flink 的 FileStreamSink 或者自定义的 Sink 来实现数据写入。

配置 Azure Data Lake Storage 的访问权限和认证信息，以便 Flink CDC 可以访问和写入 Azure Data Lake Storage 中的数据。

如果您使用 Flink CDC 往 Azure Data Lake Storage (ADLS) 下游写入数据时遇到了问题，可以尝试以下排查方向：

1. 检查 Flink 的依赖包：确保您在 Flink 的 classpath 下有正确的 ADLS 相关依赖包。根据您提供的描述，可能需要检查是否存在类冲突或缺少必要的依赖包。您可以尝试解决冲突问题，例如使用 shading 等方式来避免冲突，或者确认是否需要手动添加缺少的依赖包。

2. 验证 ADLS 配置：确保您在 Flink CDC 应用程序中正确配置了 ADLS 的连接信息，如账号、密钥、容器/文件系统名称等。请参考 Flink 官方文档或 ADLS SDK 的文档来确保正确的配置。

3. 检查权限和凭据：确保您所使用的 ADLS 账号具有足够的权限来访问和写入目标容器/文件系统。同时，验证您提供的身份验证凭据（账号和密钥）是否正确无误。

4. 查看日志和错误消息：检查 Flink CDC 应用程序的日志文件，看是否有与 ADLS 写入相关的错误消息或异常。这些日志可能会提供更详细的错误信息，帮助您定位和解决问题。

5. 尝试其他存储系统：如果问题仍然存在，您可以尝试将数据写入其他存储系统，例如本地文件系统或其他云存储服务（如 AWS S3），以验证是否是与 ADLS 相关的特定问题。

请注意，以上建议是基于一般情况下排查问题的常见步骤。由于具体环境和配置可能有所不同，建议您参考 Flink 和 ADLS 的官方文档，以获取更详细的配置和故障排除指南。

classpath下的包里排查下是否能找到对应的类，找得到就是类冲突了，得自行解决下，shade之类的方式避免冲突；找不到就需要自己加下依赖，不是这个意思，https://blog.csdn.net/weixin_42195329/article/details/129550643，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”