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。