如果是FlinkCDC方式同步会不会也有重复数据，是否也是通过这两个字段来区分？

DTS（Data Transmission Service）是阿里云提供的数据迁移服务，它支持多种数据源之间的数据迁移，包括实时同步和全量迁移。在数据同步到ClickHouse（CK）时，为了防止重复数据，通常会在目标表中添加类似于 _sign 和 _version 这样的特殊字段，用来标识数据的唯一性和版本。

_sign 字段通常用于标记数据的有效性，例如，1 表示有效数据，0 表示删除或无效数据。_version 字段则用于记录数据的版本信息，每次数据更新时，这个字段的值会递增，以确保每次插入或更新都有一个唯一的版本。

Flink CDC（Change Data Capture）是Flink用于捕捉数据库变更数据的工具，它可以实时地从数据库的事务日志中抽取变化数据，并将其流式处理到其他系统，如ClickHouse。Flink CDC通常会依赖于数据库的事务边界，例如MySQL的binlog，来保证数据的一致性和不丢失。

在Flink CDC同步过程中，为了防止重复数据，你需要确保以下几点：

1. 幂等性：在Flink作业中，你可以设置作业为幂等的，这意味着多次处理相同的事件应当产生相同的结果。这可以通过检查_sign 和 _version 字段来实现，只有当新数据的版本大于已存在的版本时才进行更新。
2. 唯一性约束：在ClickHouse表中，可以设置 _sign 和 _version 作为复合主键，确保每条记录的唯一性。
3. 冲突解决策略：在Flink的Sink配置中，可以定义冲突解决策略，例如，如果检测到冲突，可以选择最新的版本，或者根据业务逻辑决定保留哪条数据。
4. 幂等性检查：在Flink SQL中，可以使用INSERT INTO ... ON CONFLICT语句（如果支持）来检查并处理冲突，确保不会插入重复数据。
5. 检查点与故障恢复：Flink的持久化检查点可以确保在故障后从一个一致的状态恢复，避免丢失或重复数据。

维护这些字段的方式通常是在数据源端（如MySQL）进行更新时更新对应的版本号，或者在Flink作业中自动处理这些字段的更新。确保在更新或插入数据时，正确地更新这些字段的值，以反映数据的最新状态。在ClickHouse端，你可以通过SQL查询来查询和更新这些字段，以维护数据的正确性。