（十八）Flink CEP 详解

已于 2024-08-25 18:23:37 修改
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分类专栏： Flink全景解析 文章标签： 大数据 实时数据处理 实时数据 cep
于 2024-08-25 18:16:46 首次发布
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目录

模式 API

单个模式

组合模式

模式组

匹配后跳过策略

检测模式

从模式中选取

CEP 库中的时间

实用案例

Flink CEP 是在 Flink 上层实现的复杂事件处理库。它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，有机会掌握数据中重要的部分。Flink 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。

通过本章的介绍，我们可以了解到 Flink CEP 中可用的 API。模式 API 它可以让你指定想在数据流中检测的模式，然后检测匹配的事件序列并进行处理。

创建一个 Flink 程序，添加 Flink CEP 的依赖到项目的 pom.xml 文件中，对应 Maven 引用如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-cep</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

<!-- flink 当前版本为 1.19.0 -->

现在可以开始使用 Pattern API 写你的第一个 CEP 程序了。

import learn.c
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FlinkCEP模式API详解：灵活构建复杂事件规则
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1.背景介绍 随着大数据技术的飞速发展，实时数据流处理已经成为了许多企业和组织的关键需求。Apache Flink是一种大规模数据处理引擎，它提供了批处理和流处理的统一架构。Flink的CEP（Complex Event Processing，复杂事件处理）库提供了一种对无界和有界数据流进行模式检测和选择的方式，使得用户能够在数据流上表达复杂的模式序列
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FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理（CEP）库。它允许在无尽的事件流中检测事件模式，使您有机会掌握数据中重要的内容。FlinkCEP类似字符串中，使用正则表达式检测感兴趣的字符串。如果您想直接开始，可以设置Flink程序并将FlinkCEP依赖项添加到项目的pom.xml中。2.12为scala版本，1.71.1为flink版本。FlinkCEP不是二进制发行版的一部分。
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本周头疼少了一更，下周补上 FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理（CEP）库。 它允许你在×××的事件流中检测事件模式，让你有机会掌握数据中重要的事项。 本文描述了Flink CEP中可用的API调用。 首先介绍Pattern API，它允许你指定要在流中检测的模式，然后介绍如何检测匹配事件序列并对其进行操作。 然后，我们将介绍CEP库在处理事件时间延迟时所做的假设。 首先是要在你...
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Flink 使用介绍相关文档目录CEP的全称为Complex Event Processing，中文翻译为复杂事件处理。光看字面意思解释还是很难理解。究竟何为“复杂事件”？通常我们使用Flink处理数据流的时候，只是对每个到来的元素感兴趣，不关注元素之间的关系。即便是有也仅仅是使用有状态算子而已。现在有一种需求，我们需要关注并捕获一系列有特定规律的事件，比方说用户登录，转帐，然后退出（ABC事件连续发生），或者是比如机房连续10次测温均高于50度（A{10,}），我们采用传统方式写Flink程序就比较困难。
flink cep sql详解
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Flink CEP (Complex Event Processing) 是 Flink 中的一个模块，它允许用户从无限的数据流中提取符合一定的规则的事件序列。Flink CEP 可以用于实时数据分析、复杂事件处理和模式匹配等场景。 Flink CEP 的 SQL API 可以使用标准 SQL 语句来定义模式和规则，并从数据流中提取符合规则的事件序列。下面是 Flink CEP SQL 的详解： 1. 安装 Flink CEP 要使用 Flink CEP SQL，首先需要安装 Flink CEP。可以通过以下命令安装： ``` ./bin/flink-cdc.sh --name flink-cep --version 1.11.2 --enable-cep ``` 2. 创建数据流表 要在 Flink CEP 中使用 SQL，需要先创建一个数据流表。可以使用以下命令来创建一个数据流表： ``` CREATE TABLE myStream ( event_id INT, event_type STRING, event_time TIMESTAMP(3), event_value DOUBLE, WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', 'connector.version' = 'universal', 'connector.topic' = 'myTopic', 'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181', 'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'connector.startup-mode' = 'earliest-offset', 'format.type' = 'json' ); ``` 在上面的命令中，我们使用 Kafka 作为数据源，并创建了一个名为 `myStream` 的数据流表。该表包含四个字段：`event_id`、`event_type`、`event_time` 和 `event_value`。`WATERMARK` 是用于定义事件时间的。在 Flink CEP 中，事件时间是用于确定事件发生的时间，而不是处理事件的时间。 3. 定义模式和规则 有了数据流表之后，我们就可以定义模式和规则了。在 Flink CEP SQL 中，可以使用 `PATTERN` 关键字来定义模式，使用 `DEFINE` 关键字来定义规则。 以下是一个简单的例子，它定义了一个模式和一个规则，以从数据流中提取所有事件类型为 `A`，并在这些事件之后发生事件类型为 `B` 的事件序列： ``` SELECT * FROM myStream MATCH_RECOGNIZE ( PARTITION BY event_type ORDER BY event_time MEASURES A.event_time AS start_time, B.event_time AS end_time ONE ROW PER MATCH PATTERN (A B) DEFINE A AS A.event_type = 'A', B AS B.event_type = 'B' ) MR; ``` 在上面的语句中，`PARTITION BY` 关键字用于指定按 `event_type` 字段分区，`ORDER BY` 关键字用于按 `event_time` 字段排序，`PATTERN` 关键字用于定义模式，`DEFINE` 关键字用于定义规则。 4. 执行查询 定义了模式和规则之后，我们可以执行查询来从数据流中提取符合规则的事件序列。可以使用以下命令来执行查询： ``` TableResult result = tableEnv.executeSql("SELECT ..."); ``` 在上面的命令中，`TableResult` 包含从数据流中提取的所有事件序列。可以使用 `TableResult.print()` 方法来打印结果。 总之，Flink CEP SQL 是一个强大的工具，可以用于实时数据分析、复杂事件处理和模式匹配等场景。它提供了一个简单的 API，可以使用标准 SQL 语句来定义模式和规则，并从数据流中提取符合规则的事件序列。
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