Flink CDC出现数据重复只能靠下游组件自己的能力了？

1：可以清空下游数据信息，重新同步数据
2：靠下游表的pk来保证数据唯一，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

是的，当 Flink CDC 出现数据重复时，主要是依靠下游组件自身的处理能力来避免数据重复。
一般来说，常见的处理方式有以下几种：

1. 使用 Flink SQL 或者自定义业务逻辑来过滤重复数据。例如，可以使用 Distinct() 函数来删除重复的数据。
2. 使用 Stateful Stream Processing 来管理状态，记录已经处理过的数据。当再次遇到相同的数据时，可以根据状态来决定是否需要处理。
3. 使用某种持久化存储作为缓冲区，把数据暂存起来，然后再慢慢处理。例如，可以使用 Kafka、HDFS 等存储作为缓冲区，将重复的数据暂存起来，等到一段时间后再处理。
4. 使用 GroupBy 等聚合操作，将重复的数据聚合在一起，减少重复数据的影响。

Flink CDC 确实具备处理数据重复的能力。在数据同步过程中，如果出现重复的数据，下游组件可以对接收入的数据进行去重处理。例如，对接收到的数据进行唯一性校验或者使用某些算法识别出重复的数据并进行删除或更新。

值得一提的是，Flink CDC Connectors是Apache Flink的一组源连接器，可以从MySQL、PostgreSQL等数据库直接读取全量数据和增量变更数据。这些连接器支持解析Kafka中debezium-json和canal-json格式的Change Log，通过Flink进行计算或者直接写入到其他外部数据存储系统(比如Elasticsearch)，或者将Changelog Json格式的Flink数据写入到Kafka。这样不仅减少了数据流转的环节，也增加了数据处理的灵活性。