scala2.12版本编写Flink1.14消费kafka中的数据，统计商城案例每分钟的GMV，将结果存入redis中

好的，这个问题可以回答。首先，您需要在代码中引入Flink和Kafka的依赖，然后创建一个Kafka数据源，使用Flink的窗口函数来统计每分钟的GMV，并将结果存入Redis中。具体实现可以参考以下代码：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
import redis.clients.jedis.Jedis

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

    // Kafka Consumer Config
    val kafkaProps = new Properties()
    kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
    kafkaProps.setProperty("group.id", "test")

    // Kafka Consumer
    val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProps)

    // Create Data Stream
    val dataStream = env.addSource(kafkaConsumer)

    // Map to Case Class
    val caseClassDataStream = dataStream.map(new MapFunction[String, CaseClass] {
      override def map(value: String): CaseClass = {
        // Parse JSON to Case Class
      }
    })

    // Create Windowed Stream
    val windowedStream = caseClassDataStream
      .keyBy(_.timestamp)
      .timeWindow(Time.minutes(1))

    // Calculate GMV
    val gmvStream = windowedStream
      .reduce((a, b) => CaseClass(a.timestamp, a.gmv + b.gmv))

    // Store GMV in Redis
    gmvStream.map(new MapFunction[CaseClass, Unit] {
      override def map(value: CaseClass): Unit = {
        val jedis = new Jedis("localhost", 6379)
        jedis.set("gmv", value.gmv.toString)
      }
    })

    // Execute Job
    env.execute("GMV Calculation")
  }

  case class CaseClass(timestamp: Long, gmv: Double)
}

这段代码中，我们使用了Flink和Kafka的依赖，并创建了一个Kafka数据源。然后，我们将从Kafka中消费的数据映射到一个Case Class中，并创建了一个每分钟的窗口。在窗口中，我们使用reduce函数来计算每分钟的GMV，并将结果存入Redis中。最后，我们执行了这个Flink Job。