要给出Akka Streams与Apache Flink的比较，我们可以通过一个简单的代码示例来解释它们之间的不同之处。下面是一个使用Akka Streams和Apache Flink来计算平均值的示例代码：

首先，让我们看看如何使用Akka Streams来计算平均值：

import akka.actor.ActorSystem
import akka.stream.ActorMaterializer
import akka.stream.scaladsl._

object AkkaStreamsExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    implicit val system = ActorSystem("AkkaStreamsExample")
    implicit val materializer = ActorMaterializer()

    // Create a source with a list of numbers
    val source = Source(1 to 10)

    // Calculate the average using Akka Streams
    val average = source
      .grouped(2) // Group the numbers in pairs
      .map(pair => pair.sum.toDouble / pair.size) // Calculate the average for each pair
      .runWith(Sink.last) // Get the last element from the stream

    average.onComplete(result => {
      println(s"Akka Streams average: ${result.get}")
      system.terminate()
    })
  }
}

接下来，让我们看看如何使用Apache Flink来计算平均值：

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

object FlinkExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // Create a source with a list of numbers
    val source = env.fromCollection(1 to 10)

    // Calculate the average using Apache Flink
    val average = source
      .map(number => (number % 2, number)) // Assign each number to a key based on its parity
      .keyBy(0) // Group the numbers by key
      .reduce((a, b) => (a._1, a._2 + b._2, a._3 + 1)) // Reduce the numbers by key, summing the values and counting the occurrences
      .map(result => result._2.toDouble / result._3) // Calculate the average for each key
      .print() // Print the average to the console

    env.execute("FlinkExample")
  }
}

这两个示例代码都使用了流处理框架来计算平均值，但它们的实现方式有所不同：

• Akka Streams使用了基于Actor的模型，其中Source是数据的来源，Sink是数据的终点，通过连接各种流操作器来处理数据。示例代码中使用了grouped和map操作符来对数据进行分组和计算平均值，最后使用runWith操作符来获取流的最后一个元素。

• Apache Flink使用了基于事件时间的流处理模型，其中数据流通过DataStream对象进行操作。示例代码中使用了map、keyBy、reduce和print操作符来对数据进行分组和计算平均值，最后使用execute方法来触发流执行。

总结起来，Akka Streams更加灵活和可扩展，适用于构建自定义的流处理逻辑，而Apache Flink更加注重事件时间和窗口处理，适用于大规模流式数据处理。