在Flink中处理海量数据去重可以使用一些方法和策略来实现。以下是一些常见的解决方案：
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基于窗口的去重：使用Flink的窗口函数，将数据按照窗口大小进行分组。然后使用全局唯一标识（如事件ID、组合键）对每个窗口中的数据进行去重。可以通过使用Flink提供的滚动窗口、滑动窗口等窗口类型进行操作和统计。
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布隆过滤器（Bloom Filter）：布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断某个元素是否存在于集合中。在Flink中可以使用布隆过滤器来快速判断数据是否已经存在，从而实现去重的目的。布隆过滤器需要事先定义好参数（如哈希函数个数、位数组大小等），以及维护好过滤器的状态。
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状态存储和比对：Flink可以将数据的唯一标识存储在状态中，然后在处理每个新数据时，将其与状态中的标识进行比对。如果标识已经存在，则说明数据是重复的，可以直接过滤掉。这种方法适用于需要全量去重的场景。
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数据流分区：如果可以预估数据倾斜程度，可以根据数据的特点进行分区，将可能重复的数据均匀地分配到不同的task或分区中。然后在每个task或分区内进行去重，确保每个task或分区处理的数据是无重复的。
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统计唯一值：如果只是需要得到数据中的唯一值，而不需要保留完整的数据记录，可以选择使用Flink的聚合函数（如Distinct、Aggregate）来统计唯一值。这样可以避免在内存中维护大量的状态数据。
需要根据具体的业务需求和数据特点来选择合适的去重方法。在实际情况中，往往需要根据数据规模、性能要求和可接受的误判率等因素进行权衡和选择。同时，可以根据具体情况结合多种方法来解决复杂的去重问题，以提高处理效率和准确性。