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在 Flink 中对 Kafka 中的数据去重可以使用以下方法：
- 使用 Flink 的
keyBy操作符将数据按照某个字段进行分组，并使用reduce、aggregate或fold等操作符对分组后的数据进行聚合。通过聚合操作可以将相同键的数据合并成一个结果，从而实现去重。
DataStream<MyData> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(...)); DataStream<MyData> deduplicatedStream = stream .keyBy(data -> data.getId()) // 按照 id 字段进行分组 .reduce((data1, data2) -> data1); // 使用 reduce 操作符将相同 id 的数据去重 - 如果每条数据都有一个唯一的标识符，可以使用
keyBy操作符将数据按照该标识符进行分组，并将分组后的数据发送到一个状态后端（如 RocksDB）中，然后使用ProcessFunction或RichFlatMapFunction等操作符在状态中判断是否出现过该标识符，如果没有则输出数据，并将标识符保存到状态中。
DataStream<MyData> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(...)); DataStream<MyData> deduplicatedStream = stream .keyBy(data -> data.getUniqueId()) // 按照唯一标识符进行分组 .process(new DeduplicateFunction()); // 自定义 ProcessFunction 实现去重逻辑 public static class DeduplicateFunction extends ProcessFunction<MyData, MyData> { private ValueState<Boolean> seen; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { seen = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("seen", Boolean.class)); } @Override public void processElement(MyData data, Context ctx, Collector<MyData> out) throws Exception { if (seen.value() == null) { seen.update(true); out.collect(data); } } } 需要注意的是，以上方法只能对相邻的数据进行去重，如果数据量较大或数据分布不均匀可能会导致性能问题。如果需要对整个 Kafka 中的数据进行去重，可以考虑使用 Flink 的状态后端如 RocksDB，在状态中保存已经处理过的数据标识符，并定期清理状态中的过期数据。
