scala2.12版本编写Flink1.14消费kafka中的数据，统计商城每分钟的GMV，将结果存入redis中（value为字符串格式，仅存GMV），key为store_gmv，使用redis cli以get key方式获取store_gmv值，

好的，这个问题可以回答。首先，您需要在代码中引入Flink和Kafka的依赖，然后创建一个Kafka数据源，使用Flink的窗口函数来统计每分钟的GMV，并将结果存入Redis中。具体实现可以参考以下代码： ```scala import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction import redis.clients.jedis.Jedis object Main { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // Kafka Consumer Config val kafkaProps = new Properties() kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092") kafkaProps.setProperty("group.id", "test") // Kafka Consumer val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProps) // Create Data Stream val dataStream = env.addSource(kafkaConsumer) // Map to Case Class val caseClassDataStream = dataStream.map(new MapFunction[String, CaseClass] { override def map(value: String): CaseClass = { // Parse JSON to Case Class } }) // Create Windowed Stream val windowedStream = caseClassDataStream .keyBy(_.timestamp) .timeWindow(Time.minutes(1)) // Calculate GMV val gmvStream = windowedStream .reduce((a, b) => CaseClass(a.timestamp, a.gmv + b.gmv)) // Store GMV in Redis gmvStream.map(new MapFunction[CaseClass, Unit] { override def map(value: CaseClass): Unit = { val jedis = new Jedis("localhost", 6379) jedis.set("gmv", value.gmv.toString) } }) // Execute Job env.execute("GMV Calculation") } case class CaseClass(timestamp: Long, gmv: Double) } ``` 这段代码中，我们使用了Flink和Kafka的依赖，并创建了一个Kafka数据源。然后，我们将从Kafka中消费的数据映射到一个Case Class中，并创建了一个每分钟的窗口。在窗口中，我们使用reduce函数来计算每分钟的GMV，并将结果存入Redis中。最后，我们执行了这个Flink Job。

以下是使用scala2.12语言编写Flink1.14.4消费kafka中的数据，统计商城每分钟的GMV，将结果存入redis中的代码示例： ```scala import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction import org.apache.flink.streaming.api.functions.{KeyedProcessFunction, ProcessFunction} import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig case class OrderData(userId: String, timestamp: Long, amount: Double) object GMVAnalysis { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val kafkaConsumerConfig = Map( "bootstrap.servers" -> "localhost:9092", "group.id" -> "flink-gmv-consumer-group", "auto.offset.reset" -> "earliest" ) val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]( "orders", new SimpleStringSchema(), kafkaConsumerConfig ) val dataStream = env.addSource(kafkaConsumer) .map(line => { val fields = line.split(",") OrderData(fields(0), fields(1).toLong, fields(2).toDouble) }) val gmvStream = dataStream .keyBy(_.userId) .timeWindow(Time.minutes(1)) .apply(new GMVWindowFunction) val redisConfig = new FlinkJedisPoolConfig.Builder() .setHost("localhost") .setPort(6379) .build() gmvStream.addSink(new RedisSink[(String, Double)](redisConfig, new GMVSinkFunction)) env.execute("GMV Analysis") } } class GMVWindowFunction extends WindowFunction[OrderData, (String, Double), String, TimeWindow] { override def apply(key: String, window: TimeWindow, input: Iterable[OrderData], out: Collector[(String, Double)]): Unit = { val gmv = input.map(_.amount).sum out.collect((window.getEnd.toString, gmv)) } } class GMVSinkFunction extends SinkFunction[(String, Double)] { override def invoke(value: (String, Double)): Unit = { val jedis = new Jedis("localhost", 6379) jedis.set(value._1, value._2.toString) jedis.close() } } ``` 以上代码中，我们通过FlinkKafkaConsumer从kafka中读取订单数据，并将其转换为OrderData对象。然后将数据按用户名进行分组，并使用1分钟的时间窗口进行聚合，计算每个窗口内的GMV并输出到Redis中。 需要注意的是，该示例中使用了redis.clients.jedis库来访问Redis。如果您使用的是Flink 1.13及以上版本，可以使用官方提供的flink-connector-redis库来访问Redis，这样更加便捷。具体使用方法请参考官方文档。