使用flink读取 sensordata .txt 文件的数据，对于sensor_ 1传感器 的数据，每 5 条记录，统计一次该传感器的平均温度。

在Apache Flink中，你可以使用`Flink流处理API`结合`FileInputFormat`或者`TextFileInputFormat`来读取`.txt`文件的数据。首先，需要创建一个`DataStream`来处理文本行。假设`sensordata.txt`中是以逗号分隔值（CSV）格式存储，我们可以按行读取并解析数据。

1. 导入必要的库：

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

2. 定义读取文件并解析数据的函数：

public DataStream<String> readSensorData(String filePath) {
    return env.addSource(new FlinkCsvReader<>(filePath, new田野描述符[] {/* sensor id 和 temperature字段 */}));
}

3. 创建`DataStream`实例，并按照需求拆分成每5条记录一组：

DataStream<Tuple2<String, Double>> groupedDataStream = readSensorData("sensordata.txt")
    .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Double>>() {
        @Override
        public Tuple2<String, Double> map(String line) throws Exception {
            String[] fields = line.split(",");
            // 提取sensor_1的数据
            if ("sensor_1".equals(fields[0])) {
                return new Tuple2<>(fields[0], Double.parseDouble(fields[1])); // 假设temperature在第二个位置
            }
            return null; // 如果不是sensor_1，则跳过
        }
    })
    .keyBy(0) // 按照sensor id分组
    .timeWindow(Time.minutes(5)) // 每5分钟窗口
    .reduce((value1, value2) -> (value1.f1 + value2.f1) / 2.0); // 计算平均温度

4. 输出结果：

groupedDataStream.print();