Flink CDC要求是每来一条输出一次结果，计算一个数值按照group id，有啥办法处理嘛？

在Flink CDC中，如果您想要每次收到一条消息即触发一次计算，而不是一次接收多条消息并合并处理，可以使用事件时间和处理时间的概念来处理数据流。可以采取以下步骤：

1. 将原始的消息按id分组，并使用RowNumber()函数为每条消息分配唯一的编号。
2. 使用滑动窗口，将数据分为一组小窗口，并对每个窗口进行聚合计算。每个窗口内的数据量较小，可以保证每次接收到一条消息时即可触发一次计算。
3. 使用SessionWindow()函数，为每条消息分配一个session_id，并基于这个session_id进行排序和聚合计算。

下面是一个示例代码：

table source_table = select id, proc_time, proctime(), ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY proctime()) AS row_num from KafkaSource;
table result_table = SELECT id, COUNT(1) OVER (PARTITION BY session_id ORDER BY proctime RANGE BETWEEN INTERVAL '1' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW) FROM source_table GROUP BY id, session_id, row_num;
INSERT INTO KafkaSink SELECT * FROM result_table;

上述代码中，使用ROW_NUMBER()函数为每条消息分配一个唯一的row_num，并基于此进行排序。之后使用SessionWindow()函数，为每条消息分配一个session_id，并基于这个session_id进行排序和聚合计算。最后，将结果写入KafkaSink中。
这样，在接收到每条消息时，就会立即触发一次计算，而不是等待收到多条消息后再统一处理。同时，它也满足了您的需求，即按照group id进行统计和计算

看下你的程序怎么写的，各个ddl配置。目标表在目标库的建表语句，需要看下需求场景，你可以下游按照id+hour做一个联合主键去重，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

您好！您遇到的问题可能是由于Flink在处理Kafka数据时，会将一批数据一次性处理完毕，然后再输出结果。这可能会导致一次处理多条数据，而不是每条数据单独处理。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几种方法：

1. 在Flink的Kafka connector中设置max.poll.records参数为1。这将限制每次从Kafka拉取的数据量，确保每次只处理一条数据。

2. 在Flink的窗口操作中，使用ROWTIME作为分区键，以确保每条数据都在自己的窗口中进行处理。

3. 如果可能的话，尝试调整Kafka的batch.size参数，使其更小，以便Flink可以更快地处理每条数据。

4. 如果以上方法都无法解决问题，您可能需要考虑使用其他的数据源，如FileStreamSource，它可以保证每次只处理一条数据。