flink访问student.csv文件，统计总人数、男生人数、女生人数、班级最高分和最低分、男生中的最高分和女生中的最高分。 说明：student.csv文件每一行的数据为班级名称、学号、姓名、性别

Apache Flink是一个用于处理实时数据流的应用程序框架。要使用Flink读取CSV文件并执行上述统计，首先需要将`student.csv`作为输入源，然后通过数据转换和聚合操作来完成所需指标的计算。这里给出一个简化的伪代码示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

// 创建流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 从CSV文件读取数据
DataStream<String> textDS = env.readTextFile("file:///path/to/student.csv");

// 解析CSV到Student对象（假设有一个Student类）
DataStream<Student> studentDS = textDS.map(new CSVToStudent());

// 按照性别划分
DataStream<Student> maleDS = studentDS.filter(s -> s.getGender() == Gender.MALE);
DataStream<Student> femaleDS = studentDS.filter(s -> s.getGender() == Gender.FEMALE);

// 统计总数、男女数
Tuple2<Integer, Integer> genderCounts = studentDS
    .mapToPair(Student::getGender, identity())
    .keyBy(0)
    .sum(1);

// 班级最高分和最低分
MapFunction<Student, Tuple2<String, Double>> maxMinScoreMapper = new MaxMinScorePerClass();
DataStream<Tuple2<String, Tuple2<Double, Double>>> classScores = studentDS
    .map(maxMinScoreMapper)
    .keyBy(Student::getClassName);

// 男生和女生中的最高分
Double maleMaxScore = maleDS
    .map(Student::getScore)
    .max().getValue();
Double femaleMaxScore = femaleDS
    .map(Student::getScore)
    .max().getValue();

// 打印结果
env.execute("Student Statistics");

在这个例子中，我们假设存在`Gender`枚举类型和`Student`类，包含`getName()`、`getScore()`、`getGender()`和`getClassName()`等属性方法。