flink读取本地TXT文件，进行分组聚合统计，计算每个用户目前的访问量，提取count值最大的前两个用户

以下是使用 Flink 读取本地 TXT 文件，进行分组聚合统计，计算每个用户目前的访问量，并提取 count 值最大的前两个用户的代码：

from flink.plan.Environment import get_environment
from flink.functions.GroupReduceFunction import GroupReduceFunction

class UserAccess:
    def __init__(self, user_id, access_time):
        self.user_id = user_id
        self.access_time = access_time

# 自定义 GroupReduceFunction，用于将相同 user_id 的 UserAccess 记录合并为一个 UserAccess 对象，并计算访问量
class AccessCount(GroupReduceFunction):
    def reduce(self, iterator, collector):
        count = 0
        user_access = None
        for item in iterator:
            if user_access is None:
                user_access = item
            else:
                user_access.access_time = max(user_access.access_time, item.access_time)
            count += 1
        user_access.access_count = count
        collector.collect(user_access)

if __name__ == '__main__':
    env = get_environment()
    text = env.read_text('path/to/file.txt')
    # 将每一行文本转换为 UserAccess 对象，并以 user_id 为 key 分组
    result = text.map(lambda s: UserAccess(s.split(',')[0], int(s.split(',')[1]))).group_by('user_id') \
        .reduce_group(AccessCount(), combinable=True) \
        .sort_by(lambda ua: ua.access_count, True).first(2)
    # 输出 count 值最大的前两个用户
    for ua in result:
        print(f"user_id: {ua.user_id}, access_count: {ua.access_count}")

程序首先定义了一个 `UserAccess` 类，用于表示一个用户访问记录，包含 `user_id`、`access_time` 和 `access_count` 三个属性。然后定义了一个自定义的 `GroupReduceFunction` 类 `AccessCount`，用于将相同 user_id 的 UserAccess 记录合并为一个 UserAccess 对象，并计算访问量。在主函数中，程序读取本地 TXT 文件，并将每一行文本转换为 UserAccess 对象，以 user_id 为 key 分组，然后调用 `AccessCount` 函数进行分组聚合统计，计算每个用户目前的访问量，并按照 access_count 属性进行降序排序，最后提取 count 值最大的前两个用户。

注意：以上程序使用的是 Flink 的 Python API，需要安装 flink-python 包。另外，程序中的 `'path/to/file.txt'` 需要替换为实际的文件路径。