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

假设shop_data.csv数据格式如下：

province,customer_complaint
北京,10
上海,5
北京,3
广东,8
上海,2
广东,12

可以使用Flink的流处理进行统计。以下是一个简单的代码示例：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

object ComplaintCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 读取csv文件，转换成(province, customer_complaint)元组的DataStream
    val inputDataStream: DataStream[(String, Int)] = env.readTextFile("path/to/shop_data.csv")
      .map(line => {
        val fields = line.split(",")
        (fields(0), fields(1).toInt)
      })

    // 按省份聚合，计算投诉总数
    val resultDataStream: DataStream[(String, Int)] = inputDataStream
      .keyBy(_._1)
      .timeWindow(Time.seconds(10)) // 每10秒统计一次
      .sum(1)

    // 打印结果
    resultDataStream.print()

    env.execute("ComplaintCount")
  }
}

这个程序会每10秒统计一次每个省份的客户投诉总数，并将结果打印出来。注意，这里使用了Flink自带的滚动窗口来实现统计。你也可以根据具体情况选择其他窗口类型或自定义窗口函数。