关于flink复杂事件处理Flink-CEP

一、基本概念
1. CEP 是什么
  所谓CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event Processing）”的缩写；而 Flink CEP，就是 Flink 实现的一个用于复杂事件处理的库（library）。
  那到底什么是“复杂事件处理”呢？就是可以在事件流里，检测到特定的事件组合并进行处理，比如说“连续登录失败”，或者“订单支付超时”等等。
  具体的处理过程是，把事件流中的一个个简单事件，通过一定的规则匹配组合起来，这就是“复杂事件”；然后基于这些满足规则的一组组复杂事件进行转换处理，得到想要的结果进行输出。

总结起来，复杂事件处理（CEP）的流程可以分成三个步骤：
（1） 定义一个匹配规则
（2） 将匹配规则应用到事件流上，检测满足规则的复杂事件
（3） 对检测到的复杂事件进行处理，得到结果进行输出

  如图所示，输入是不同形状的事件流，我们可以定义一个匹配规则：在圆形后面紧跟着三角形。那么将这个规则应用到输入流上，就可以检测到三组匹配的复杂事件。它们构成了一个新的“复杂事件流”，流中的数据就变成了一组一组的复杂事件，每个数据都包含了一个圆形和一个三角形。接下来，我们就可以针对检测到的复杂事件，处理之后输出一个提示或报警信息了。
  所以，CEP 是针对流处理而言的，分析的是低延迟、频繁产生的事件流。它的主要目的， 就是在无界流中检测出特定的数据组合，让我们有机会掌握数据中重要的高阶特征。

2. 模式（Pattern）
  CEP 的第一步所定义的匹配规则，我们可以把它叫作“模式”（Pattern）。模式的定义主要就是两部分内容：

每个简单事件的特征
简单事件之间的组合关系
  当然，我们也可以进一步扩展模式的功能。比如，匹配检测的时间限制；每个简单事件是否可以重复出现；对于事件可重复出现的模式，遇到一个匹配后是否跳过后面的匹配；等等。
  所谓“事件之间的组合关系”，一般就是定义“谁后面接着是谁”，也就是事件发生的顺序。我们把它叫作“近邻关系”。可以定义严格的近邻关系，也就是两个事件之前不能有任何其他事件；也可以定义宽松的近邻关系，即只要前后顺序正确即可，中间可以有其他事件。另外， 还可以反向定义，也就是“谁后面不能跟着谁”。
  CEP 做的事其实就是在流上进行模式匹配。根据模式的近邻关系条件不同，可以检测连续的事件或不连续但先后发生的事件；模式还可能有时间的限制，如果在设定时间范围内没有满足匹配条件，就会导致模式匹配超时（timeout）。
  Flink CEP 为我们提供了丰富的API，可以实现上面关于模式的所有功能，这套 API 就叫作“模式API”（Pattern API）。关于 Pattern API，我们会在后面详细介绍。

3. 应用场景
  CEP 主要用于实时流数据的分析处理。CEP 可以帮助在复杂的、看似不相关的事件流中找出那些有意义的事件组合，进而可以接近实时地进行分析判断、输出通知信息或报警。这在企业项目的风控管理、用户画像和运维监控中，都有非常重要的应用。风险控制
  设定一些行为模式，可以对用户的异常行为进行实时检测。当一个用户行为符合了异常行为模式，比如短时间内频繁登录并失败、大量下单却不支付（刷单），就可以向用户发送通知信息，或是进行报警提示、由人工进一步判定用户是否有违规操作的嫌疑。这样就可以有效地控制用户个人和平台的风险。
用户画像
  利用 CEP 可以用预先定义好的规则，对用户的行为轨迹进行实时跟踪，从而检测出具有特定行为习惯的一些用户，做出相应的用户画像。基于用户画像可以进行精准营销，即对行为匹配预定义规则的用户实时发送相应的营销推广；这与目前很多企业所做的精准推荐原理是一样的。
运维监控
 对于企业服务的运维管理，可以利用 CEP 灵活配置多指标、多依赖来实现更复杂的监控模式。
  CEP 的应用场景非常丰富。很多大数据框架，如 Spark、Samza、Beam 等都提供了不同的CEP 解决方案，但没有专门的库（library）。而 Flink 提供了专门的CEP 库用于复杂事件处理，可以说是目前CEP 的最佳解决方案。

转自：Flink CEP实战：复杂事件处理与应用实例-优快云博客