在学习flink如何实现批处理之前，需要先了解什么是有界流和无界流。
重点：理解有界流无界流的定义
Flink中有界流（Bounded Stream）和无界流（Unbounded Stream）是数据处理的两种核心抽象，主要区别如下：

一、数据特性

1. 边界定义

   • 有界流：具有明确的开始和结束点（如静态文件、数据库表）
   • 无界流：只有开始点，数据持续产生无终止（如Kafka消息流、IoT传感器数据）

2. 数据完整性

   • 有界流支持全量数据处理前排序，无界流需依赖事件时间或水印机制保证顺序

二、处理方式

三、技术实现差异

1. 状态管理
   无界流需持续维护状态（如聚合中间结果），而有界流在作业完成后可释放状态

2. 容错机制
   无界流依赖检查点（Checkpoint）实现精确一次语义，有界流可通过重算实现容错

注：Flink通过统一运行时引擎实现两种模式的转换，如readTextFile()读取有界流，addSource()接入无界流