编写flink程序。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、分数

要使用Apache Flink处理CSV文件并完成这些统计，首先确保已安装Flink和相关的数据处理库。以下是一个简单的示例，我们将使用`Flink SQL`来读取CSV文件，并进行所需的聚合操作：

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;

public class StudentCsvProcessing {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流处理环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置CSV文件路径
        String csvPath = "path/to/student.csv";

        // 从CSV读取数据
        DataStream<String> textDS = env.readTextFile(csvPath);

        // 解析CSV行为字段
        DataStream<Row> rowDS = textDS.map(new CSVToRowFunction());

        // 定义类型
        RowTypeInfo typeInfo = new RowTypeInfo(
                Types.STRING(), // 班级名称
                Types.INT(),   // 学号
                Types.STRING(), // 姓名
                Types.STRING(), // 性别
                Types.DOUBLE() // 分数
        );

        // 转换为Row类型，假设学生表名为Student
        DataStream<Student> studentDS = rowDS.getTypeInformation(typeInfo).cast(rowDS);

        // 统计总人数、男生人数、女生人数
        Tuple2<Long, Long>[] counts = { 
            new Tuple2<>("总人数", studentDS.count()),
            new Tuple2<>("男生人数", studentDS.filter(Student::isMale).count()),
            new Tuple2<>("女生人数", studentDS.filter(Student::isFemale).count())
        };

        // 计算班级最高分和最低分
        Tuple2<Double, Double>[] extremes = {
            new Tuple2<>("班级最高分", studentDS.map(new GetMaxScore()).reduce((a, b) -> Math.max(a.f0, b.f0))),
            new Tuple2<>("班级最低分", studentDS.map(new GetMinScore()).reduce((a, b) -> Math.min(a.f0, b.f0)))
        };

        // 男生中的最高分和女生中的最高分
        Tuple2<Double, Double>[] genderHighScores = {
            new Tuple2<>("男生最高分", studentDS.filter(Student::isMale).map(new GetMaxScoreForGender()).max(1)),
            new Tuple2<>("女生最高分", studentDS.filter(Student::isFemale).map(new GetMaxScoreForGender()).max(1))
        };

        // 打印结果
        env.execute("Student CSV Processing");
    }

    // 示例MapFunction实现
    private static class CSVToRowFunction implements MapFunction<String, Row> {
        // 这里需要根据实际CSV文件结构定义转换逻辑
    }

    // 假设Student类有相应的字段和getter/setter
    static class Student {
        private String className;
        private int id;
        private String name;
        private String gender;
        private double score;

        // getters and setters
    }

    // 获取分数的方法
    private static class GetMaxScore extends RichFunction {
        @Override
        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
            // 初始化全局最高分
        }

        @Override
        public void invoke(Context context, Row value) throws Exception {
            score = value.getDouble(4); // 第四个字段是分数
            // 更新全局最高分
        }
    }

    // 获取特定性别的最高分
    private static class GetMaxScoreForGender extends RichFunction {
        // 类似GetMaxScore，但只对指定性别应用
    }

    // ...其他类似
}

请注意，这个示例假设了CSV文件的结构（如逗号分隔等），并且需要自定义`CSVToRowFunction`来正确地解析CSV行。同时，你需要提供`GetMaxScore`和`GetMaxScoreForGender`的具体实现，它们负责获取每个学生的分数或特定性别的最高分。