计算每分钟内状态为取消订单占所有订单的占比flink的Scala代码为

假设你有一个包含订单状态的数据流，其中状态可以是“取消”，“完成”或“未完成”，你可以使用Flink的流处理功能来计算每分钟内状态为“取消”的订单占所有订单的比例。

以下是一个使用Scala编写的Flink程序示例：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

object CancelledOrdersPercentage {
  case class Order(status: String)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val orders = env.socketTextStream("localhost", 9999)
      .map(Order(_))

    val cancelledOrdersPercentage = orders
      .map(order => (order.status, 1))
      .keyBy(_._1)
      .timeWindow(Time.minutes(1))
      .reduce((a, b) => (a._1, a._2 + b._2))
      .map(window => {
        val (status, count) = window
        val cancelledCount = if (status == "取消") count else 0
        val totalCount = count.toDouble
        (cancelledCount / totalCount) * 100
      })

    cancelledOrdersPercentage.print()

    env.execute("CancelledOrdersPercentage")
  }
}

在这个例子中，我们从本地套接字读取订单数据流，并使用`map`函数将每个订单转换为一个状态和一个计数对。我们随后按状态键分组，并使用`timeWindow`函数指定每分钟的时间窗口。最后，我们使用`reduce`函数将相同状态的订单计数汇总，并使用`map`函数将每分钟内状态为“取消”的订单占所有订单的比例计算出来。最终结果会打印到控制台上。

请注意，这个例子仅仅是一个简单的示例，实际情况下你需要根据你的数据流的结构和语义进行相应的修改。