【Flink】Flink + Drools 构建规则模型

最新推荐文章于 2025-04-09 11:00:12 发布
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本文主要介绍了如何结合Flink和Drools来构建规则模型。作者分享了之前使用Drools的经验，并探讨了如何将复杂的规则模型转化为用户友好的、可配置的形式。

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Flink从入门到精通100篇（四）-基于 Flink 和 Drools 的实时日志处理
wenyusuran的专栏
07-06 1820
背景 日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样，主流的有以下几种日志： filebeat采集到的文本日志，格式多样 winbeat采集到的操作系统日志 设备上报到logstash的syslog日志 接入到kafka的业务日志 以上通过各种渠道接入的日志，存在2个主要的问题： 格式不统一、不规范、标准化不够 如何从各类日志中提取出用户关心的指标，挖掘更多的业务价值 为了解决上面2个问题，我们基于flink和drools规则引擎做了实时的日志处理服务。
Flink与Drools协同构建规则模型实现大数据处理
DevEnigma的博客
08-16 1091
通过整合这两个强大的工具，我们可以快速定义、发布和管理规则，并将其应用于大规模数据集和实时数据流中。本文将介绍如何使用Flink和Drools联合构建规则模型来处理大数据，并提供相应的源代码。Drools是一个基于规则的业务规则管理系统，可以用于定义和管理业务规则。它提供了强大的规则引擎和商业规则管理的功能，可以帮助企业快速实现规则的定义、发布和管理。要将Flink与Drools整合到一起，我们需要使用Flink的规则引擎库flink-cep和Drools的Java API。三、Drools简介。
flink整合drools
qq_25043977的博客
12-09 486
flink整合drools
【Drools与Flink】-应用场景对比
最新发布
Fate is about choice
04-09 836
Drools 是专注于规则执行的引擎，适合灵活、动态的业务规则管理；规则数量的增加对drools和flink都会带来内存的压力，但是flink可以更加方便的扩展节点，通过分布式提升资源的瓶颈。Flink：规则通常硬编码在作业逻辑中，若需动态规则，需结合外部存储（如数据库）和UDF实现。Drools相对flink，能更好的支持规则热更新，更加适用于规则频繁变动的场景。Flink：适用于需要实时处理和分析大规模流数据的场景（如实时报表、日志分析）。3.规则的数量与未来的扩展。适合 Flink 的场景。
Flink整合Drools
qq_44665283的博客
04-08 4128
Flink整合Drools 将drl文件转换为字符串，存入到mysql中（将drools规则字符串，构造成KieSession对象），通过canal监听此表，存入kafka中，然后通过flink，当作广播流，主流中数据得到动态规则，进行匹配。 （1）drl文件 package rules; import cn.yyds.rulemk.demos.flink_drools.DataBean import org.apache.commons.lang.StringUtils rule "demo2"
使用Flink和Drools构建大数据规则模型
学习使你进步。
08-29 896
在大数据应用程序中，规则引擎是一种重要的工具，用于根据预定义的规则进行数据处理和决策。结合使用Flink和Drools，可以构建强大的大数据规则模型，实现实时数据处理和决策。接下来，我们使用Drools的KieServices加载DRL文件中的规则，并创建一个KieSession。在flatMap方法中，我们将交易插入到Drools会话中，然后执行规则并将分类后的交易发出。Flink提供了流处理的能力，可以处理实时的大数据流，并与Drools规则引擎集成，实现基于规则的数据处理和决策。
Flink整合Drools规则引擎
lixinkuan的博客
06-07 7539
业务功能：根据告警规则，从告警流中将主告警和次告警进行关联。 pom maven配置： <drools.version>6.5.0.Final</drools.version> <flink.version>1.10.0</flink.version> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> &l
Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现）
09-25
### Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现） #### 一、系统架构概述 本课程主要介绍了如何利用Apache Flink、ClickHouse以及Drools构建一个高效的实时智能营销系统。该系统能够根据...
金融风控系统（springboot+drools）、flink流计算、mongodb.zip
12-26
本项目采用了先进的技术栈，包括SpringBoot、Drools规则引擎、Flink流计算框架以及MongoDB数据库，构建了一个高效、灵活且实时的风险控制解决方案。 SpringBoot是Java领域广泛使用的微服务开发框架，它简化了初始化...
大数据：金融风控系统（springboot + drools），flink流计算，mongodb
02-05
本文将深入探讨如何利用SpringBoot、Drools、Flink以及MongoDB构建一个高效、实时的风险控制体系。 首先，SpringBoot是基于Spring框架的一个轻量级应用开发工具，它简化了新Spring应用的初始搭建以及开发过程。...
基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台视频教程
08-19
在本套视频教程中，我们将深入探讨如何利用Apache Flink和ClickHouse技术构建一个能够处理亿级电商全端用户画像的平台。Flink作为一个实时流处理框架，与ClickHouse这样的高性能列式数据库相结合，能够在大数据分析...
外部应用和drools工作平台集成解决方案
01-05
外部应用和drools工作平台集成解决方案，在工作平台上管理你自己系统中编写好的规则。
从零构建FLINK整合Drools动态规则实时运营系统（项目案例）第2篇（业务介绍篇）
涛哥大数据小屋
03-29 3535
项目简介 项目gitee地址： https://gitee.com/hunter_d/yinew_marketing.git 1.1背景介绍 易牛鹰眼FLINK动态规则实时智能运营系统，是基于用户行为洞察的一站式智能运营平台； 集活动创建、执行、管理、反馈、迭代为一体，能够通过用户行为、属性、标签等数据筛选受众，实现目标人群的精准触达，提升关键指标和运营效率。 1.2系统功能 精细化营销闭环方案 活动策略制定 每天都想策划行之有效的运营活动？ 在易牛实时智能运营上您可以灵活创建活动计划，制定活动目标
从零构建FLINK整合Drools动态规则实时运营系统（项目案例）第1篇（项目介绍篇）
涛哥大数据小屋
03-29 3231
1 整体架构 前言 本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产 项目完整视频教程和资料代码等，可在易学在线 https://v.51doit.cn 获取 技术交流，可加微信： haitao-duan 技术架构示意图 2 涉及技术 Flink 实时流式计算王者引擎 Canal 数据库实时采集 Kafka 分布式消息缓存系统 R
flink drools开发
wflh323的专栏
07-03 4500
flink本身已有cep引擎，用户可以直接使用。本文介绍下flink drools集成开发，实现规则代码分离。 项目代码结构如下: pom maven配置： <properties> <!--<drools.version>7.23.0.Final</drools.version>--> <d...
从零构建FLINK整合Drools动态规则实时运营系统（项目案例）-第5篇（用户画像篇）
涛哥大数据小屋
04-01 1854
画像标签体系 用户基本属性标签 用户订单属性标签 用户退换货属性标签 用户购物车属性标签 用户活跃属性标签 用户偏好属性标签 用户基本属性标签 用户属性指标主要根据业务数据来源（业务系统中的用户信息） 尽可能全面地描述用户基础属性 这些基础属性值是短期内不会有改变的，如年龄、性别、手机号归属地、身份证归属地等 字段 类型 定义 备注 user_id bigint 用户编码 login_name string 登录名称 user_name string 用户姓名
基于 Flink 和 Drools 的实时日志处理
weixin_42073629的博客
10-24 664
背景 日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样，主流的有以下几种日志： filebeat采集到的文本日志，格式多样 winbeat采集到的操作系统日志 设备上报到logstash的syslog日志 接入到kafka的业务日志 以上通过各种渠道接入的日志，存在2个主要的问题： 格式不统一、不规范、标准化不够 如何从各类日志中提取出用户关心的指标，挖掘更多的业务价值 为了解决上面2个问题，我们基于flink和drools规则引擎做了实时的日志处理服务。
SpringBoot日志原理，日志实现
suitianshuang
09-15 995
SpringBoot日志原理，日志实现 日志门面（日志的抽象层）；logging-abstract.jar 给项目中导入具体的日志实现就行了；我们之前的日志框架都是实现的抽象层 市面上的日志框架 日志门面选择：SLF4J（其他两个日志门面一个不适合、一个很久没有更新） 日志实现选择：Logback SpringBoot:底层使用Spring框架，而Spring框架默认使用的是JCL，SpringBoot选用SLF4J和Logback 如何在系统中使用SLF4j 以后开发的时候，日志
Flink+Clickhouse+Drools打造动态规则营销系统实战
本课程《Flink动态规则实时智能营销系统》结合了Flink 1.12.0版本，以及Clickhouse和Drools等技术，旨在构建一个能够实时处理大数据并动态制定营销规则的智能系统。 ### Flink技术知识点 1. **Flink基础**: Apache...
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