Flink CEP编程之Pattern案例

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2023-01-13 02:44:36

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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.

一、CEP案例：超时未支付 ### --- CEP案例：超时未支付 ~~~ 案例3：超时未支付 ~~~ 需求：找出下单后10分钟没有支付的订单二、实现思路： ### --- 1、数据源： new PayEvent(1L, "create", 1597905234000L), new PayEvent(1L, "pay", 159790523...

Flink CEP原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 什么是复杂事件处理(CEP) 复杂事件处理(Complex Event Processing, CEP)是一种技术，用于从多个事件源实时地分析数据流，以便识别有意义

Flink CEP（Complex event processing）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那部分。实时处理中的一个关键问题是检测数据流中的事件模式。复杂事件处理（CEP）解决了将连续传入的事件与模式进行匹配的问题。匹配的结果通常是从输入事件派生的复杂事件。与对存储的数据执行查询的传统DBMS不同，CEP对存储的查询执行数据。所有与查询无关的数据都可以立即丢弃。

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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