FlinkCEP事件处理

这篇文章将为大家详细讲解有关Flink CEP事件处理，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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什么是CEP

复杂事件处理，允许在无界数据流中检测出特定事件模型

单个模式

单个模式指一个模式，可以是一个单例也可以是循环模式。
模式都是单例的，可以通过量词转换成循环模式。每个模式可以有一个或多个条件来决定接受哪些事件。

量词

1. pattern.oneOrMore():期望给定的事件出现一次或多次

2. pattern.times(#oftimes):期望一个给定事件出现特定次数的模式

3. pattern.times(#fromTimes, #toTimes):期望一个给定事件出现次数在一个最小值与最大值中间

4. pattern.greedy():贪心算法，尽可能多匹配，还不能让模式组贪心

5. pattern.optional():变为可选

示例：
// 期望出现4次
start.times(4);
// 期望出现0或者4次
start.times(4).optional();
// 期望出现2、3或者4次
start.times(2, 4);
// 期望出现2、3或者4次，并且尽可能的重复次数多
start.times(2, 4).greedy();
// 期望出现0、2、3或者4次
start.times(2, 4).optional();
// 期望出现0、2、3或者4次，并且尽可能的重复次数多
start.times(2, 4).optional().greedy();
// 期望出现1到多次
start.oneOrMore();
// 期望出现1到多次，并且尽可能的重复次数多
start.oneOrMore().greedy();
// 期望出现0到多次
start.oneOrMore().optional();
// 期望出现0到多次，并且尽可能的重复次数多
start.oneOrMore().optional().greedy();
// 期望出现2到多次
start.timesOrMore(2);
// 期望出现2到多次，并且尽可能的重复次数多
start.timesOrMore(2).greedy();
// 期望出现0、2或多次
start.timesOrMore(2).optional();
// 期望出现0、2或多次，并且尽可能的重复次数多
start.timesOrMore(2).optional().greedy();

条件

判断事件属性的条件可以是以下方法

1. pattern.where()

2. pattern.or()

3. pattern.until()
   这些方法入参可以是IterativeCondition或SimpleCondition

pattern.subtype方法限制接受事件类型是初始事件的子类型。

1. 迭代条件IterativeCondition

2. 简单条件SimpleCondition

3. 组合条件.where().or()等

4. 停止条件.until()

组合模式

FlinkCEP支持事件之间如下形式的连续策略

1. 严格连续：期望所有匹配事件严格的一个接一个出现，中间没有任何不匹配事件

2. 松散连续：忽略匹配的事件之间的不匹配的事件

3. 不确定的松散连续：更进一步的松散连续，允许忽略掉一些匹配事件的附加匹配

1. next() 指定严格连续
2. followedBy() 指定松散连续
3. followedByAny() 不确定松散连续
4. notNext() 如果不想后面直接连着一个特定事件
5. notFollowedBy()，如果不想一个特定事件发生在两个事件之间的任何地方。
ps: 模式序列不能以notFollowedBy()结尾
    一个NOT模式前面不能是可选的模式

定义模式一个有效时间约束:pattern.within()方法指定有效时间内发生。
模式序列只能有一个时间限制，如果限制多个时间在不同的模式上，会使用最小的时间限制。

循环模式默认是松散连续，如果合用严格连续，需使用consecutive()方法明确指定。如果想使用不确定松散连续，可以使用allowCombinations()方法
==示例：consecutive==

Pattern.begin("start").where(new SimpleCondition() {
  @Override
  public boolean filter(Event value) throws Exception {
    return value.getName().equals("c");
  }
})
.followedBy("middle").where(new SimpleCondition() {
  @Override
  public boolean filter(Event value) throws Exception {
    return value.getName().equals("a");
  }
}).oneOrMore().consecutive()
.followedBy("end1").where(new SimpleCondition() {
  @Override
  public boolean filter(Event value) throws Exception {
    return value.getName().equals("b");
  }
});

输入：C D A1 A2 A3 D A4 B，会产生下面的输出：

如果施加严格连续性： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}

不施加严格连续性： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}

==示例：allowCombinations==

Pattern.begin("start").where(new SimpleCondition() {
  @Override
  public boolean filter(Event value) throws Exception {
    return value.getName().equals("c");
  }
})
.followedBy("middle").where(new SimpleCondition() {
  @Override
  public boolean filter(Event value) throws Exception {
    return value.getName().equals("a");
  }
}).oneOrMore().allowCombinations()
.followedBy("end1").where(new SimpleCondition() {
  @Override
  public boolean filter(Event value) throws Exception {
    return value.getName().equals("b");
  }
});

输入：C D A1 A2 A3 D A4 B，会产生如下的输出：

如果使用不确定松散连续： {C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A3 B}，{C A1 A4 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A4 B}，{C A1 A3 A4 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}

如果不使用：{C A1 B}，{C A1 A2 B}，{C A1 A2 A3 B}，{C A1 A2 A3 A4 B}

模式组

定义一个模式序列作为begin,followedBy,followedByAny和next条件

关于“Flink CEP事件处理”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。