在 Flink 中對 Kafka 中的數據去重可以使用以下方法：

1. 使用 Flink 的 keyBy 操作符將數據按照某個字段進行分組，并使用 reduce、aggregate 或 fold 等操作符對分組后的數據進行聚合。通過聚合操作可以將相同鍵的數據合并成一個結果，從而實現去重。

DataStream<MyData> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(...));

DataStream<MyData> deduplicatedStream = stream
    .keyBy(data -> data.getId())  // 按照 id 字段進行分組
    .reduce((data1, data2) -> data1);  // 使用 reduce 操作符將相同 id 的數據去重

2. 如果每條數據都有一個唯一的標識符，可以使用 keyBy 操作符將數據按照該標識符進行分組，并將分組后的數據發送到一個狀態后端（如 RocksDB）中，然后使用 ProcessFunction 或 RichFlatMapFunction 等操作符在狀態中判斷是否出現過該標識符，如果沒有則輸出數據，并將標識符保存到狀態中。

DataStream<MyData> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>(...));

DataStream<MyData> deduplicatedStream = stream
    .keyBy(data -> data.getUniqueId())  // 按照唯一標識符進行分組
    .process(new DeduplicateFunction());  // 自定義 ProcessFunction 實現去重邏輯

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，以上方法只能對相鄰的數據進行去重，如果數據量較大或數據分布不均勻可能會導致性能問題。如果需要對整個 Kafka 中的數據進行去重，可以考慮使用 Flink 的狀態后端如 RocksDB，在狀態中保存已經處理過的數據標識符，并定期清理狀態中的過期數據。