package com.cep
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.cep.PatternSelectFunction
import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.SimpleCondition
import org.apache.flink.cep.scala.pattern.Pattern
import org.apache.flink.cep.scala.{CEP, PatternStream}
import org.apache.flink.streaming.api.scala.KeyedStream
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecutionEnvironment, createTypeInformation}
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer
import java.util.Properties
import java.util
object Testcep {
def main(args: Array[String]){
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setParallelism(1)
val initProps = new Properties()
initProps.setProperty("bootstrap.servers", "cwh66:9092")
initProps.setProperty("group.id", "test22")
// 定义一个cep pattern模式。此处复杂的事务为:用户click后马上进行buy操作
val pattern: Pattern[UserAction, UserAction] =
Pattern.begin[UserAction]
Flink CEP 示例(可运行)
最新推荐文章于 2025-04-30 18:23:29 发布
本文提供了一个Flink CEP的实例,展示了如何处理实时数据流中的特定事件模式。通过定义一个用户先点击后立即购买的模式,然后从Kafka消费者中获取数据并转换为`UserAction`类,将此模式应用于流数据,最终通过`PatternStream`的`select`函数获取匹配的事件并打印结果。

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