如何使用Reactor完成类似Flink的操作

使用Reactor完成类似Flink的操作可以分为以下几个步骤：

1. 创建Flux或Mono：首先需要创建Flux或Mono，Flux表示可以产生多个数据流，Mono表示只能产生一个数据流；
2. 转换Flux或Mono：可以使用map()、flatMap()、filter()等函数对Flux或Mono进行转换，获得想要的结果；
3. 订阅Flux或Mono：最后需要订阅Flux或Mono，直接使用subscribe()函数即可。

以下是两个示例：

示例1：通过Flux模拟Flink中的WordCount操作

首先创建一个Flux，表示一个文本中单词的集合：

Flux<String> textFlux = Flux.just("hello world", "hello reactor", "reactor is cool");

使用flatMap()函数对字符串进行分隔，使用groupByKey()函数对单词进行分组，然后使用reduce()函数统计单词数量：

Flux<Map.Entry<String, Long>> wordCountFlux = textFlux.flatMap(text -> Flux.fromArray(text.split("\\s+")))
        .groupBy(word -> word)
        .flatMap(group -> group.reduce((l, r) -> l))
        .map(group -> Map.entry(group.key(), group.count().block()));

最后使用subscribe()函数订阅Flux并输出结果：

wordCountFlux.subscribe(System.out::println);

示例2：通过Mono模拟Flink中的流量数据聚合操作

首先创建一个Mono，表示流量数据：

Mono<List<Double>> trafficMono = Mono.just(Arrays.asList(32.0, 45.2, 28.3, 57.8, 83.4, 91.0));

使用reduce()函数计算总流量和平均流量：

Mono<Map<String, Double>> trafficStats = trafficMono.reduce(Map.of("total", 0.0, "average", 0.0), (stats, item) -> {
    double total = stats.get("total") + item;
    double count = stats.get("count") + 1;
    return Map.of("total", total, "average", total/count);
});

最后使用subscribe()函数订阅Mono并输出结果：

trafficStats.subscribe(System.out::println);