使用flink根据shop_data.csv数据，统计每个省份的客户投诉总数

可以通过以下步骤来实现：

1. 加载shop_data.csv文件，将每行数据转换为一个元组，其中包括省份和投诉次数。
2. 使用keyBy算子将数据按照省份进行分组。
3. 使用reduce算子对每个省份的投诉次数进行求和。
4. 将结果输出到文件或打印到控制台。

以下是一个示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
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 ComplaintsCounter {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> dataStream = env.readTextFile("shop_data.csv");

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> complaintsStream = dataStream
                .map(line -> {
                    String[] fields = line.split(",");
                    return new Tuple2<>(fields[1], 1);
                })
                .keyBy(0)
                .reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> t1, Tuple2<String, Integer> t2) throws Exception {
                        return new Tuple2<>(t1.f0, t1.f1 + t2.f1);
                    }
                });

        complaintsStream.print();

        env.execute("Complaints Counter");
    }
}

在上面的示例中，我们使用`readTextFile`方法从文件中加载数据，并使用`map`函数将每行数据转换为一个包含省份和投诉次数的元组。然后，我们使用`keyBy`方法将数据按照省份进行分组，并使用`reduce`方法对每个省份的投诉次数进行求和。最后，我们将结果打印到控制台中。