Flink CEP编程之Pattern检测与选择结果

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2023-01-13 02:44:36

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特征如下目标：从有序的简单事件流中发现一些高阶特征输入：一个或多个由简单事件构成的事件流处理：识别简单事件之间的内在联系，多个符合一定规则的简单事件构成复杂事件

本文由浅入深（从相关背景、API 使用，到具体实现）介绍 Flink 当前的 CEP 模块。读者需要对 Flink DataStream API 有一定了解，内容比较全面，请据所需选读。

Flink CEP CEP概述 • 复杂事件处理（Complex Event Processing，CEP） • Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理（CEP）库 • CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式，让我们有机会掌握数据中重要的部分 • 一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件 CEP特点比如：这个图中表示的是找到一个先是长方形，然后是圆形的特征； • 目标：从有序的简单事件流中发现一些高阶特征 • 输入：一个

一、简介本篇是flink CEP编程入门的第二篇，进一步用案例说明CEP编程中处理复杂事件流相关的知识。业务场景：业务订单在创建的一段时间内，未完成支付，则判断当前订单为超时失效的状态。二、代码示例 package com.bigdata.flink import org.apache.flink.cep.scala.CEP import org.apache.flink.cep.scala.pattern.Pattern import org.apache.flink.streaming.api.

复杂事件处理（CEP）是一种基于流处理的技术，将系统数据看作不同类型的事件，通过分析事件之间的关系，建立不同的事件关系序列库，并利用过滤、关联、聚合等技术，最终由简单事件产生高级事件，并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析，从实时数据中发掘有价值的信息。复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈、设备故障检测、风险规避和智能营销等领域。Flink 基于DataStrem API 提供了 FlinkCEP 组件栈，专门用于对复杂事件的处理，帮助用户从流式数据中发掘有价值的信息。 [返回总目录](https

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