Flink CDC中 clickhouse 的实时去重怎么搞？

在 Flink CDC 中实现 ClickHouse 的实时去重可以通过以下几种方法：

使用 Flink 的状态：在 Flink 中，您可以使用状态来维护已经处理过的数据标识，以便在后续处理中过滤掉重复数据。在您的 Flink 程序中，可以创建一个状态来存储已经处理过的数据标识（例如主键或唯一标识），每次处理新的数据时，检查状态中是否存在该标识，如果存在，则跳过该数据。

使用 ClickHouse 的去重机制：如果您希望在 ClickHouse 中进行实时去重，可以利用 ClickHouse 的去重机制。在创建 ClickHouse 表时，可以定义主键或唯一索引，这样当插入数据时，ClickHouse 会自动过滤掉重复的数据。在 Flink 中将数据写入 ClickHouse 时，确保设置了正确的主键或唯一索引，并处理插入操作返回的结果，以识别重复插入的数据。

自定义操作符实现去重逻辑：如果以上方法无法满足需求，您可以在 Flink 程序中自定义操作符来实现去重逻辑。通过自定义操作符，您可以在处理数据时自行实现去重的逻辑，例如使用布隆过滤器或自定义的去重算法。自定义操作符可以在 Flink 的 DataStream API 或 Table API 中实现。

无论您选择哪种方法，都需要根据具体的业务需求和数据特点进行适当的调整和优化。请注意，实时去重可能会对性能和资源消耗产生一定影响，需要权衡处理的实时性和资源成本。

另外，如果您发现在 Flink Sink 到 ClickHouse 时存在重复数据，并且手动去重可以解决该问题，可能需要检查您的数据流水线是否存在重复写入或重复触发的情况。确保在数据流水线中每个阶段的数据处理逻辑和触发机制都正确，避免重复处理和写入数据。