import org.apache.flink.api.scala._object SumCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 第1步：建立执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 第2步：创建数据源 val data = env.readTextFile("path/to/file") .map(line => { val fields = line.split(",") (fields(0), fields(1).toDouble) }) // 第3步：对数据集指定转换操作 val sums = data .groupBy(0) // 按照第1个元素分组 .sum(1) // 对第2个元素求和 // 第4步：输出结果 sums.print() }}

这段代码使用 Flink 来读取指定文件中的数据，然后对数据进行分组和求和操作，并将结果打印出来。具体来说，它执行了以下步骤：

1. 建立执行环境
使用 `ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment` 方法建立一个执行环境。这个执行环境是所有 Flink 任务的上下文，包含了各种配置信息和资源分配等参数。
2. 创建数据源
使用 `env.readTextFile("path/to/file")` 方法从指定文件中读取数据，并返回一个 `DataSet` 对象。这个 `DataSet` 包含了文件中的所有数据行，每行都是一个字符串。
3. 对数据集指定转换操作
使用 `map` 方法对每一行数据进行转换，将其转换为一个二元组 `(String, Double)`。其中第一个元素是字符串类型，表示数据的类别，第二个元素是双精度浮点数类型，表示数据的值。然后使用 `groupBy` 方法按照第一个元素进行分组，使用 `sum` 方法对第二个元素进行求和。
4. 输出结果
使用 `print` 方法将结果打印出来，这样就可以在控制台上看到分组求和后的结果。

需要注意的是，这段代码使用的是 Flink 的 Batch API，适用于处理有限的、持久化的数据集，而不是无限流数据。如果你需要处理无限流数据，请使用 Flink 的 Streaming API。

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import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink.api.scala.extensions._ object BatchWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 解析CSV文件，提取 message 列 val messages = env.readCsvFile[(String)]("/path/to/file.csv", ignoreFirstLine = true) .map(_._3) // 将消息按空格划分成单词 val words = messages.flatMap(_.split(" ")) // 计算每个单词的出现次数 val counts = words.map((_, 1)) .groupBy(0) .sum(1) // 打印结果 counts.print() } }

这段代码使用了 Flink 的 API 对CSV文件进行读取，并对文件中的单词进行计数。下面是代码的解释：

- 首先，通过 `ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment` 获取 Flink 执行环境。
- 然后，使用 `env.readCsvFile` 方法读取 CSV 文件，并将文件内容转换为 `(String)` 类型的元组。
- 接着，通过 `map` 方法提取元组的第三个元素，也就是 CSV 文件中的 message 列。
- 然后，使用 `flatMap` 方法将每个 message 按空格划分成单词。
- 接下来，对每个单词进行计数，使用 `map` 方法将每个单词映射为 `(单词, 1)` 的元组，然后使用 `groupBy` 方法按第 0 个元素（也就是单词）进行分组，最后使用 `sum` 方法对每个分组中的元素进行求和。
- 最后，使用 `print` 方法打印计数结果。

需要注意的是，代码中的路径 `/path/to/file.csv` 需要替换为实际的 CSV 文件路径。此外，代码中使用了 Scala 的扩展库，需要在项目中添加相应的依赖。

import org.apache.flink.api.scala._object SumCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 第1步：建立执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 第2步：创建数据源 val data = env.fromElements( ("classA", 80), ("classA", 85), ("classB", 90), ("classB", 95), ("classB", 92) ) // 第3步：对数据集指定转换操作 val counts = data .groupBy(0) .sum(1) // 第4步：输出结果 counts.print() }} 把数据源改为读取文档数据

可以将第2步中的数据源改为从文档中读取数据，具体代码如下：

import org.apache.flink.api.scala._
import java.nio.file.Paths

object SumCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 第1步：建立执行环境
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    // 第2步：创建数据源
    val filePath = Paths.get("path/to/file.txt")
    val data = env.readTextFile(filePath.toString)
      .map { line =>
        val Array(className, scoreStr) = line.split(",")
        (className, scoreStr.toInt)
      }
    
    // 第3步：对数据集指定转换操作
    val counts = data
      .groupBy(0)
      .sum(1)
    
    // 第4步：输出结果
    counts.print()
  }
}

其中，`readTextFile` 方法用于从指定路径读取文本数据，`map` 方法用于将每行数据转换为 `(String, Int)` 的元组格式，第一个元素为班级名称，第二个元素为分数。