Esper企业版介绍(四)Esper JDBC

本文介绍如何使用 Esper JDBC 构造模块在 Server 和 Client 端实现复杂事件处理(CEP)服务。Esper JDBC 使得 Esper 能够作为 JDBC 兼容的服务运行,允许客户端通过 SQL-92 查询来访问 Esper 的 Named Window 和 EPL Statements,从而实现对实时数据流的连续查询。

Server+Client构造模块

Server端JDBC实现:Esper JDBC(server行为)

Client端JDBC实现:Esper JDBC driver(单一jar包,~100kb)

Esper JDBC driver为 type 4 (full java)

Java Database Connectivity(JDBC)

定义的行业标准和接口(JAVA规范)

允许java和外部系统的互操作像数据库一样,也像CEP服务一样

客户端没有专门的锁定代码

Drivers以名字加载.

接口完全标准化.

Esper JDBC为JDBC3.0/JSR-54/SQL-92 compliant.

将Esper变成JDBC兼容的服务

通过Esper获得一个不断计算的随需而定的数据视图.

远程和本地的.

与现有的工具保持共通性:


Esper server必须在Esper JDBC server endpoint上启动

IP,Port(默认为8450),session idle timeout,threads.

JDBCEndpointConfiguration config = new JDBCEndpointConfiguration();
config.setListenPort(8450);
config.setSessionIdleTimeout(60); // 60-second idle timeout
JDBCEndpoint endpoint = new JDBCEndpoint(config);
endpoint.start();
Esper JDBC driver

JDBC Driver and URL or DataSource

Class.forName("com.espertech.esper.jdbc.remote.EPLRemoteJdbcDriver");
String url = "jdbc:esper:remote:127.0.01:8450"; // hostname:port
Connection connection = DriverManager.getConnection(url);
// or using Esper JDBC Data Source
EPLRemoteDataSource remoteDataSource = new EPLRemoteDataSource();
remoteDataSource.setServer("myhostname");
remoteDataSource.setPortNumber(8450);
Connection connection = remoteDataSource.getConnection();


Esper Named Window

一个持续流.

Esper JDBC 允许SQL-92查询 :select ... from [Named window] where ...

// Esper EPL (server side)
create window TickSummary.win:time(60 sec)
as select symbol, price from Tick
// JDBC (client side)
// import java.sql*;
String query = "select * from TickSummary where symbol = ‘GOOG’";
PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(query);
ResultSet rs = stmt.executeQuery();
//... code to interrogate the result set
… rs.next();
… rs.getDouble(“price”);

Esper EPL Statement

在实时流内的持续查询.

Esper JDBC允许SQL-92存储过程call:  call [EPL Statement name]

// Esper EPL (server side)
select symbol, avg(price) as avp from Tick group by symbol
// assume statement name is avgPriceBySymbol
// JDBC (client side)
// import java.sql*;
String epl = "avgPriceBySymbol";
PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(epl);
ResultSet rs = stmt.executeQuery();
//... code to interrogate the result set
… rs.next();
… rs.getDouble(“avp”);



Example Named Windows

create window SearchRequests.win:time(1 min) as select * from SearchRequest

Example EPL Statements

select serviceName, count(*)
from SubmittedWorkEvent.win:time(60 sec) group by serviceName
output every 1 seconds
select serviceName, instanceId, avg(msecClockTime), count(*)
from CompletionEvent.win:time(60 sec) group by serviceName, instanceId
output every 1 seconds
select serviceName, avg(msecClockTime), count(*)
from CompletionEvent.win:time(60 sec) group by serviceName
output every 1 seconds
select queueName, avg(depth)
from QueueReportEvent.win:time(60 sec) group by queueName
output every 1 seconds



### Esper 复杂事件处理平台简介 Esper 是一个基于 Java 和 .NET 的复杂事件处理(Complex Event Processing, CEP)平台,专注于实时处理和分析流式数据。它广泛应用于金融、电信、物联网等领域,能够对事件流进行模式识别、聚合计算和异常检测,从而实现对实时数据的即时响应[^1]。 Esper 的核心功能是通过其事件处理语言(EPLEsper Processing Language)来实现的。EPL 类似于 SQL,但专为处理事件流而设计,支持事件过滤、聚合、连接、模式识别等操作。Esper 提供了多种事件窗口机制,如长度窗口(`win:length`)、时间窗口(`win:time`)、滑动窗口(`win:time_batch`)等,允许开发者灵活定义事件流的处理逻辑。 Esper 支持多种事件模型,包括 POJO(Plain Old Java Object)、Map、XML、JSON 等格式的事件数据。开发者可以通过 EPL 查询语言对这些事件进行实时分析,例如检测特定模式的事件序列、计算滑动平均值、识别异常行为等。 以下是一个简单的 EPL 查询示例,用于检测温度传感器在 5 分钟内平均温度超过阈值的事件: ```sql SELECT sensorId FROM TemperatureEvent.win:time(5 min) GROUP BY sensorId HAVING AVG(temperature) > 100 ``` 该查询表示在 5 分钟的时间窗口内,按传感器 ID 分组,并筛选出平均温度超过 100 的传感器。 Esper 还提供了强大的模式识别功能,允许通过 `pattern` 关键字定义复杂的事件序列匹配规则。例如,检测连续三个事件温度超过阈值的情况: ```sql SELECT * FROM pattern [ every (TemperatureEvent(temperature > 100) -> TemperatureEvent(temperature > 100) -> TemperatureEvent(temperature > 100)) ].win:time(5 min) ``` Esper 的 `MATCH_RECOGNIZE` 语法也支持类似 SQL 的状态机模式匹配,能够更精细地控制事件序列的识别逻辑。这种能力使得 Esper 在实时监控、欺诈检测、网络入侵检测等场景中表现出色。 此外,Esper 提供了与多种消息中间件的集成能力,如 Kafka、JMS、RabbitMQ 等,支持从这些系统中消费事件流并进行实时处理。它还支持与 Spring、OSGi 等企业级框架的集成,便于在复杂的系统架构中部署和运行。 Esper 的优势在于其轻量级架构、高性能处理能力和灵活的查询语言,使其成为构建实时事件驱动系统的重要工具。
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