flink清除数据源脏数据代码

由于没有具体的场景和数据源，我无法提供具体的代码。但是，下面是一些清除脏数据的常见方法：

1. 数据去重：使用Flink的distinct算子去除重复数据。

2. 数据过滤：使用Flink的filter算子过滤掉不符合要求的数据。

3. 数据修正：使用Flink的map算子对数据进行修正，将脏数据转换为正确的数据。

4. 数据分析：通过对数据进行分析，找出脏数据的规律，然后进行清除。

5. 数据清洗：使用Flink的正则表达式等工具对数据进行清洗，去除不合法的字符或格式。

需要根据具体的场景和数据源选择合适的方法进行清除脏数据。