FlinkCDC（Change Data Capture）是一个用于捕获和跟踪数据库更改的框架，可以与Kafka集成，将更改数据流式传输到Kafka主题。在处理重复数据时，可以采用以下方法：
使用唯一标识符：为每个要捕获更改的数据行分配一个唯一标识符（例如，主键）。在Flink作业中，可以使用这个唯一标识符来检测和过滤重复数据。如果检测到重复的数据行，可以选择忽略它或者将其合并。
使用窗口操作：Flink提供了窗口操作，可以对数据进行分组并按时间或键进行聚合。在窗口操作中，可以使用ReduceFunction或AggregateFunction来处理重复数据。例如，可以使用ReduceFunction将具有相同键的数据行合并为一条记录。
使用状态管理：Flink提供了内置的状态管理机制，可以用来存储和处理重复数据。例如，可以使用ValueState或ListState来存储具有相同键的数据行。在处理数据时，可以检查状态中是否已经存在相同的数据行，如果存在，可以选择忽略它或者将其合并。
使用Kafka去重：Kafka本身提供了消息去重的功能，可以通过设置max.in.flight.requests.per.connection和enable.idempotence参数来实现。当enable.idempotence设置为true时，Kafka会保证消息的顺序性和唯一性。这样，在Flink作业中，可以忽略从Kafka消费的消息，因为它们已经是唯一的。
使用外部去重系统：除了上述方法外，还可以使用外部去重系统（例如，Apache Cassandra或Amazon DynamoDB）来处理重复数据。这些系统提供了内置的去重功能，可以与Flink集成，将去重后的数据流式传输到Kafka主题。
总之，处理FlinkCDC Kafka中的重复数据需要根据具体场景选择合适的方法。在设计Flink作业时，应考虑数据的唯一性、顺序性和实时性要求，以确保正确处理重复数据。