使用Scala版的flink根据shop_data.csv文件数据，统计每个商铺的平均客单价。

假设shop_data.csv文件的格式为：商铺ID，消费金额，消费次数，消费时间

可以使用以下Scala代码实现基于Flink的商铺客单价统计：

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment

case class ShopData(shopId: String, amount: Double, count: Int, time: Long)

object ShopRevenue {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val dataStream = env.readTextFile("path/to/shop_data.csv")
      .map(line => {
        val fields = line.split(",")
        ShopData(fields(0), fields(1).toDouble, fields(2).toInt, fields(3).toLong)
      })

    val resultStream = dataStream
      .keyBy(_.shopId)
      .reduce((d1, d2) => {
        ShopData(d1.shopId, d1.amount + d2.amount, d1.count + d2.count, Math.max(d1.time, d2.time))
      })
      .map(data => {
        val avgPrice = data.amount / data.count
        (data.shopId, avgPrice)
      })

    resultStream.print()

    env.execute("Shop Revenue")
  }
}

首先定义了一个case class ShopData来表示每条商铺数据的结构，包括商铺ID、消费金额、消费次数和消费时间。然后使用Flink的StreamExecutionEnvironment读取shop_data.csv文件，并将每行数据解析为ShopData对象。

接着使用keyBy操作将数据按照商铺ID进行分组，然后使用reduce操作将同一商铺的数据进行聚合，计算出总消费金额和消费次数。这里使用了reduce操作而不是sum操作，是因为后面需要计算平均客单价，而平均客单价等于总消费金额除以消费次数。

最后使用map操作计算每个商铺的平均客单价，并将结果打印输出。注意，这里使用了print操作，因此结果将被输出到控制台而不是写入到文件中，如果需要将结果写入到文件中，可以使用writeAsText操作。

最后调用env.execute方法启动Flink作业。