epl frame

<?xml version="1.0"?>

<!-- every(A->B) -->
<every>
	<followBy>
		<var1>
			<A/>
		</var1>
		<var2>
			<B/>
		</var2>
	</followBy>	
</every>

<!-- every A -> every B -->
<followBy>
	<var1>
		<every>
			<A/>
		</every>
	</var1>
	<var2>
		<every>
			<B/>
		</every>
	</var2>
</followBy>

<!-- every(A->B->C) -->
<every>
	<followBy>
		<var1>
			<followBy>
				<var1>
					<A/>
				</var1>
				<var2>
					<B/>
				</var2>
			</followBy>
		</var1>
		<var2>
			<B/>
		</var2>
	</followBy>
</every>


<!-- every [5]A -->
<every>
	<count>
		<var1>5</var1>
		<var2><A/></var2>
	</count>	
</every>

<!-- every A->(B and not A) -->
<followBy>
	<var1>
		<every><A/></every>
	</var1>
	<var2>
		<andnot>
			<var1>
				<B/>
			</var1>
			<var2>
				<A/>
			</var2>
		</andnot>
	</var2>
</followBy>

<!-- every a=A->b=B -->
<followBy>
	<var1>
		<every>
			<A>
				<name>a</name>
			</A>
		</every>
	</var1>
	<var2>
		<B>
			<name>b</name>
		</B>
	</var2>
</followBy>

<!-- [10:]A until B -->
<until>
	<var1>
		<count>
			<var1>10</var1>
			<var2></var2>
			<var3><A/></var3>
		</count>
	</var1>
	<var2>
		<B/>
	</var2>
</until>

<!-- A until timer:interval(10 sec) -->
<until>
	<var1>
		<every><A/></every>
	</var1>
	<var2>
		<timer>
			<interval>10000</interval>
		</timer>
	</var2>
</until>

<!-- (every A) where timer:winthin(10 sec) -->
<where>
	<var1>
		<every><A/></every>
	</var1>
	<var2>
		<timer>
			<within>10000</within>
		</timer>
	</var2>
</where>














owl的描述方式真的是极为不方便,只有从下往上的描述,从上往下描述累的一比,而且带对象的属性也这么难受。

03-20
### EPL 和 ETL 的概念及其应用 #### EPL (Event Processing Language) 事件处理语言(EPL)是一种专门用于实时数据流分析的语言。它允许开发者定义复杂的模式匹配逻辑来检测特定的业务事件序列或条件组合。通过这种方式,可以快速响应动态变化的数据环境并触发相应的操作[^1]。 例如,在金融交易监控系统中,如果某只股票的价格连续三次上涨超过预设阈值,则会立即发出警报通知相关人员采取行动。这种类型的场景非常适合采用基于规则引擎架构设计而成的应用程序实现自动化决策支持功能[^2]。 ```sql SELECT * FROM StockPriceStream WHERE symbol='AAPL' AND movingAverage > lastClose; ``` 上述SQL样例展示了如何利用简单的查询语句筛选符合条件的历史记录集合;然而实际生产环境中往往还需要考虑更多维度因素以及时间窗口约束等情况下的复杂计算需求[^3]。 #### ETL (Extract, Transform, Load) 另一方面,抽取-转换-加载(ETL)过程构成了传统批量型大数据仓库解决方案的核心组成部分之一。其主要目的是将来自不同源系统的原始资料经过一系列清洗、标准化之后存储到目标数据库当中以便后续报表生成或者深入挖掘潜在价值所在之处[^4]。 以下是Python脚本形式的一个简化版示例说明了基本原理: ```python import pandas as pd def extract_data(): df = pd.read_csv('source.csv') return df def transform_data(df): transformed_df = df[df['age'] >= 18].copy() transformed_df['full_name'] = transformed_df['first_name'] + ' ' + transformed_df['last_name'] del transformed_df['first_name'], transformed_df['last_name'] return transformed_df def load_data(transformed_df): transformed_df.to_sql(name='target_table', con=engine, index=False) if __name__ == "__main__": raw_data = extract_data() processed_data = transform_data(raw_data) load_data(processed_data) ``` 此代码片段依次完成了读取外部文件内容作为输入材料、依据既定标准剔除不符合要求项后再重组字段结构最后保存至关系型持久化层内的整个闭环工作流程描述[^5]。 尽管两者都涉及到了信息传递环节但侧重点各有千秋:EPL更倾向于即时反馈机制而ETL则强调历史积累沉淀后的综合展现效果.
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