那这个怎么和flink 1.14结合啊

在 Flink 1.14 中，我们可以使用 Flink 的 `RichMapFunction`、`RichFlatMapFunction` 等函数式接口，来实现依赖注入的功能，从而将 Spring Bean 注入到 Flink 的算子中。

具体实现方式如下：

首先，我们需要在 Flink 的配置文件中，配置 Spring IoC 容器的相关信息，例如：

# 配置 Spring IoC 容器的配置文件路径
spring.config.location=classpath:/application.yml

# 配置 Flink 的类加载器，使其能够加载 Spring Bean
classloader.resolve-order: parent-first
classloader.parent-first-patterns.additional: ["org.springframework."]

这里，我们需要将 Spring IoC 容器的配置文件放在 classpath 下，并将 Flink 的类加载器设置为 parent-first 模式，从而使其能够加载 Spring Bean。

接着，我们可以在 Flink 的算子中，使用 `@Autowired` 注解来注入 Spring Bean，例如：

public class MyMapFunction extends RichMapFunction<String, String> {
    @Autowired
    private MyService myService;

    @Override
    public String map(String value) throws Exception {
        // 使用 MyService 进行一些操作
        myService.doSomething(value);

        return value;
    }
}

这个例子中，我们定义了一个 `MyMapFunction` 类，它需要使用到之前我们定义的 `MyService` 类来执行一些操作。我们可以通过 Spring 的 `@Autowired` 注解来自动注入这个服务，然后在 `map` 方法中使用它。

最后，我们可以将这个算子添加到 Flink 的 job 中，例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);

stream.map(new MyMapFunction())
      .print();

env.execute("My Flink Job");

这个例子中，我们定义了一个 socket 数据源，并将其中的数据传给 `MyMapFunction` 算子进行处理，然后将处理结果打印出来。最后，我们启动 Flink job，就可以看到算子中自动注入的 Spring Bean 被使用了。

通过使用 Flink 的函数式接口和 Spring IoC 容器的方式，我们可以更方便地在 Flink 的算子中注入 Spring Bean，从而实现更加灵活和可维护的代码。