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，并用scala实现

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 Scala 代码：

import org.apache.flink.api.scala._

case class UserAccess(user_id: String, access_time: Long, access_count: Int)

object AccessCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val text = env.readTextFile("path/to/file.txt")
    // 将每一行文本转换为 UserAccess 对象，并以 user_id 为 key 分组
    val result = text.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      UserAccess(fields(0), fields(1).toLong, 1)
    }).groupBy("user_id")
    .reduce((u1, u2) => {
      val access_time = if (u1.access_time > u2.access_time) u1.access_time else u2.access_time
      UserAccess(u1.user_id, access_time, u1.access_count + u2.access_count)
    })
    .sortPartition("access_count", Order.DESCENDING).first(2)
    // 输出 count 值最大的前两个用户
    result.collect().foreach(ua => {
      println("user_id: " + ua.user_id + ", access_count: " + ua.access_count)
    })
  }
}

程序首先定义了一个 `UserAccess` case class，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，调用 `reduce` 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 Scala API，需要安装 flink-scala 包。另外，程序中的 `"path/to/file.txt"` 需要替换为实际的文件路径。