Flink的迭代計算可以通過Flink的迭代算子來實現。在Flink中，迭代計算可以分為兩種類型：bulk迭代和delta迭代。

1. bulk迭代：bulk迭代是指在每次迭代過程中將整個數據集作為輸入進行計算。可以使用iterate()方法來定義迭代過程，然后使用closeWith()方法來指定迭代結束條件。示例代碼如下：

// 創建一個數據集
DataSet<Long> input = ...;

// 定義迭代計算
IterativeDataSet<Long> iteration = input.iterate(10000);

DataSet<Long> iterationResult = iteration
    .map(new MapFunction<Long, Long>() {
        @Override
        public Long map(Long value) throws Exception {
            // 迭代計算邏輯
            return value + 1;
        }
    });

iteration.closeWith(iterationResult);

// 執行作業并獲取結果
DataSet<Long> result = env.execute();

2. delta迭代：delta迭代是指在每次迭代過程中只計算發生變化的部分數據。可以使用iterateDelta()方法來定義delta迭代過程，然后使用closeWith()方法來指定迭代結束條件。示例代碼如下：

// 創建一個數據集
DataSet<Long> input = ...;

// 定義delta迭代計算
DeltaIteration<Long, Long> iteration = input.iterateDelta(input, 10000, 0);

DataSet<Long> updates = iteration.getWorkset()
    .map(new MapFunction<Long, Long>() {
        @Override
        public Long map(Long value) throws Exception {
            // 迭代計算邏輯
            return value + 1;
        }
    });

DataSet<Long> unchanged = iteration.getSolutionSet();

iteration.closeWith(updates, unchanged);

// 執行作業并獲取結果
DataSet<Long> result = env.execute();

以上就是Flink中迭代計算的實現方式，通過使用迭代算子可以方便地實現不同類型的迭代計算。