要在Apache Flink作业启动时传递Java属性，您可以使用Pureconfig库来解析配置文件，并将属性传递给Flink作业。

下面是一个示例，展示了如何使用Pureconfig和Flink来传递Java属性。

首先，您需要添加以下依赖项到您的build.sbt文件中：

libraryDependencies += "com.typesafe" % "config" % "1.4.1"
libraryDependencies += "com.github.pureconfig" %% "pureconfig" % "0.17.0"

然后，您可以创建一个配置文件（例如application.conf），其中包含您想要传递给作业的Java属性。例如：

myapp {
  jobName = "myJob"
  parallelism = 4
  inputPath = "/path/to/input"
  outputPath = "/path/to/output"
}

接下来，您可以创建一个Config case类，用于解析配置文件中的属性。例如：

import pureconfig._
import pureconfig.generic.auto._

case class MyAppConfig(jobName: String, parallelism: Int, inputPath: String, outputPath: String)

object MyAppConfig {
  def load(): MyAppConfig = {
    ConfigSource.default.loadOrThrow[MyAppConfig]
  }
}

然后，在Flink作业的主方法中，您可以通过调用MyAppConfig.load()来加载配置文件中的属性，并将它们传递给作业。例如：

import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool

object MyAppJob {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val config = MyAppConfig.load()

    val params = ParameterTool.fromArgs(args)
    params.getProperties.setProperty("job.name", config.jobName)
    params.getProperties.setProperty("parallelism.default", config.parallelism.toString)
    params.getProperties.setProperty("input.path", config.inputPath)
    params.getProperties.setProperty("output.path", config.outputPath)

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.getConfig.setGlobalJobParameters(params)

    // 在这里定义和执行Flink作业
  }
}

现在，您可以使用--config.file参数来指定配置文件，从而将Java属性传递给Flink作业。例如：

./bin/flink run --class com.example.MyAppJob --config.file /path/to/application.conf /path/to/myApp.jar

在作业运行时，Flink将自动加载配置文件中的属性，并将它们作为Java属性传递给作业。

请注意，上述示例假定您正在使用Flink的DataStream API编写流作业。如果您正在使用Flink的批处理API编写批作业，则需要相应地更改代码。