在 Spring Boot 中使用 Apache Flink 進行實時計算需要以下幾個步驟：

1. 添加依賴

首先，你需要在 Spring Boot 項目的 pom.xml 文件中添加 Flink 的相關依賴。例如，你可以添加以下依賴：

   <groupId>org.apache.flink</groupId>
   <artifactId>flink-java</artifactId>
   <version>${flink.version}</version>
</dependency><dependency>
   <groupId>org.apache.flink</groupId>
   <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
   <version>${flink.version}</version>
</dependency><dependency>
   <groupId>org.apache.flink</groupId>
   <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
   <version>${flink.version}</version>
</dependency>

這里的 ${flink.version} 和 ${scala.binary.version} 分別表示 Flink 的版本和 Scala 的二進制版本。你需要根據你的項目需求選擇合適的版本。

2. 創建 Flink 作業

接下來，你需要創建一個 Flink 作業，用于處理實時數據。例如，你可以創建一個簡單的作業，從 Kafka 中讀取數據，然后將數據寫入到另一個 Kafka 主題中：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

public class MyFlinkJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 從 Kafka 中讀取數據
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new SimpleStringSchema(), "localhost:9092");
        DataStream<String> inputStream = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 對數據進行處理（這里只是簡單地將數據轉換為大寫）
        DataStream<String> processedStream = inputStream.map(String::toUpperCase);

        // 將處理后的數據寫入到另一個 Kafka 主題中
        FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), "localhost:9092");
        processedStream.addSink(kafkaProducer);

        // 啟動 Flink 作業
        env.execute("My Flink Job");
    }
}

3. 集成 Spring Boot

最后，你需要將 Flink 作業集成到 Spring Boot 中。你可以通過創建一個 Spring Boot 的 CommandLineRunner Bean 來實現這一點。例如：

import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class FlinkConfiguration {
    @Bean
    public CommandLineRunner runFlinkJob() {
        return args -> {
            MyFlinkJob.main(args);
        };
    }
}

現在，當你運行 Spring Boot 應用程序時，Flink 作業將自動啟動并開始處理實時數據。你可以根據你的需求對 Flink 作業進行更復雜的配置和擴展。