Flink CDC 有人用过upsert-kafka做为sink端吗？

对于您提到的使用Upsert-Kafka作为Flink CDC的Sink端的问题，可能有以下一些原因导致您观察不到实时数据：

Flink CDC的配置问题：请确保您在Flink CDC的配置中正确指定了Upsert-Kafka作为Sink，并设置了正确的Kafka主题。

Kafka消费者配置问题：检查您用于观察数据的Kafka消费者的配置，确保它连接到了正确的Kafka集群，并订阅了正确的主题。还要检查消费者的消费位置是否正确，以确保能够实时消费到最新的数据。

Kafka消费者的消费组问题：如果您在观察数据的消费者中使用了消费组，确保消费组的配置正确。如果多个消费者共享相同的消费组，确保它们可以消费到所有的分区以获取完整的数据。

Flink CDC的流式处理延迟：Flink CDC的流式处理可能存在一定的延迟。请确保您的数据源正在不断产生新的变更数据，并且Flink CDC正在实时处理。

另外，关于历史数据重新获取的问题，这可能是由于Flink CDC的检查点和状态管理机制导致的。Flink CDC会使用检查点来保证数据一致性和容错性，当Flink应用发生故障或重启时，它会从最近的检查点恢复数据，并重新处理历史数据。您可以尝试调整Flink CDC的检查点配置，或者使用其他方式来管理历史数据的处理逻辑，以满足您的需求。

如果以上解决方案无法解决问题，建议您查阅Flink CDC和Upsert-Kafka的官方文档，寻求更详细的故障排除指导，或者咨询相关技术支持团队，他们可以帮助您进一步调试和解决问题。