在Flink什么情况作业会被认为是有限流作业呢？流作业不应该是无限的吗？

在Flink中，有限流作业和无限流作业是根据数据流的特性来区分的。

有限流作业（Bounded Stream Jobs）是指具有确定开始和结束的数据流。这意味着在某个时刻，数据流将会结束，不再产生新的数据。例如，批处理作业就是典型的有限流作业，它们处理一批静态或历史数据，并且在所有输入数据被处理完后终止。

无限流作业（Unbounded Stream Jobs）是指没有确定结束点的数据流。这类作业通常用于处理实时的、持续产生的数据流。例如，从传感器收集的实时数据或流式日志数据。无限流作业会持续运行并处理连续产生的数据，直到手动终止作业或发生故障。

尽管流作业理论上可以运行无限时间，但实际上它们可能存在以下情况，导致它们被认为是有限流作业：

1. 时间窗口或滚动窗口：在流作业中，常常使用基于时间的窗口来对数据进行分组和聚合操作。当使用固定大小的窗口（如5分钟窗口）或滚动窗口（如每分钟一个窗口）时，作业只处理有限范围内的数据，并在窗口结束后输出结果。这种情况下，流作业可以被视为有限流作业。

2. 处理有限时间段的数据：在某些场景中，流作业只需处理一段特定时间内的数据，而不需要持续处理未来产生的数据。例如，分析过去24小时内的数据或者处理一个预定义的数据集。在这种情况下，流作业也可以被视为有限流作业。

参考阿里云的官方文档：
https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/manage-deployments-and-view-the-status-of-a-deployment
进入资源配置入口。
登录实时计算控制台。
在Flink全托管页签，单击目标工作空间操作列下的控制台。
在作业运维页面，单击目标作业名称。
在部署详情页签，单击资源配置区域右侧的编辑。
可以看到如下的参数：

配置了并发数之后，如果并发数超过了这个设置了就会被限流的。还有就是并发的内容大小的问题，如果并发的内容过大也会被限流处理；希望能够帮到你。

比如我们提供的es源表，就是个有限流。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”