在Beam Flink Runner中，"bundle" 是指将输入数据拆分为多个小块进行并行处理的概念。每个bundle包含一部分输入数据，可以在多个并行任务中同时处理。

下面是一个使用Beam Flink Runner的代码示例，展示如何在Flink中使用bundle：

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;

public class BundleExample {
  public static void main(String[] args) {
    // 创建PipelineOptions
    PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();

    // 创建Pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    // 从文本文件中读取数据
    pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"))
        // 使用ParDo将每一行数据拆分为多个bundle
        .apply(ParDo.of(new BundleDoFn()))
        // 打印每个bundle的内容
        .apply(ParDo.of(new PrintBundleDoFn()));

    // 运行Pipeline
    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }

  // 自定义DoFn，将每一行数据拆分为多个bundle
  public static class BundleDoFn extends DoFn {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
      // 获取输入数据
      String input = c.element();

      // 拆分为多个bundle
      String[] bundles = input.split(",");

      // 遍历每个bundle并输出
      for (String bundle : bundles) {
        c.output(bundle);
      }
    }
  }

  // 自定义DoFn，打印每个bundle的内容
  public static class PrintBundleDoFn extends DoFn {
    @ProcessElement
    public void processElement(ProcessContext c) {
      // 获取输入bundle
      String bundle = c.element();

      // 打印bundle内容
      System.out.println("Bundle: " + bundle);
    }
  }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个Pipeline，并指定了输入数据的来源（文本文件）。然后，我们使用ParDo将每一行数据拆分为多个bundle，并通过自定义的BundleDoFn将每个bundle输出。最后，我们使用另一个自定义的PrintBundleDoFn将每个bundle的内容打印出来。