Flink复杂事件（CEP）详解
一、定义
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，并通过模式匹配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DataStream API提供了FlinkCEP组件栈，专门用于复杂事件处理。
二、事件分类
1、简单事件
处理单一事件，事件的定义可以直接观察出来。处理过程中无须关注多个事件之间的关系，能够通过简单的数据处理手段将结果计算出来。
2、复杂事件
复杂事件处理不仅是单一事件，也处理由多个事件组成的复合事件。复杂事件处理检测分析事件流，当特定事件发生时来触发某些动作。
复杂事件中事件与事件之间包含多种类型关系，常见的有时序关系、聚合关系、层次关系、依赖关系和因果关系等。
三、Pattern API
Flink CEP中提供了Pattern API用于对输入流数据的复杂事件规则定义，并从事件流中抽取事件结果。
1、输入事件流的创建
2、Pattern的定义
2.1模式分类：
（1）单次执行模式
一次只接受一个事件
（2）循环执行模式
接受一个或者多个事件
2.2设置循环次数
对于已经创建好的Pattern，可以指定循环次数，形成循环执行的Pattern
（1）times：指定固定的循环执行次数
（2）optional：通过Optional关键字指定要么不触发要么触发指定的次数
（3）greedy：贪婪模式，在pattern匹配成功的前提下会尽可能多的触发
（4）oneOrMore：指定触发一次或多次
（5）timesOrMore：指定触发固定次数以上
2.3定义条件
（1）简单条件
Simple Condition继承于Iterative Condition类，根据事件中的字段信息进行判断，决定是否接受事件
（2）组合条件
将简单条件合并，且关系使用And连接，或关系使用or连接
（3）终止条件
使用了oneOrMore或者oneOrMore().optional()，则必须指定终止条件，否则模式中的规则会一直循环下去。until()指定终止
2.4 模式序列
将相互独立的模式进行组合然后形成模式序列。各个模式之间通过邻近条件进行连接
（1）严格近邻（next）
所有事件都按照顺序满足模式条件，不允许忽略任意不满足的模式
例：“ a next b”，事件序列【a,c,b1,b2】没有匹配
（2）宽松邻近（followedBy）
会忽略没有成功匹配的模式条件，没有严格邻近要求高，可以理解成or的逻辑
例：“a followedBy b” 事件序列：【a,c,b1,b2】匹配{a,b1}
（3）非确定宽松邻近（followedByAny）
可以忽略已经匹配的条件
例："a followedByAny b" 事件序列：【a,c,b1,b2】匹配{a,b1}，{a,b2}
（4）不希望出现某种邻近关系
notNext：不想让某一个事件严格近邻前一个事件发生
notFollowedBy：不想让某个事件在两个事件之间发生
（5）指定时间约束（within）
指定模式在多长时间内匹配有效
注意：
（1）通过指定循环次数将单次执行模式变成循环执行模式。
（2）每种模式能够将多个条件组合到同一事件上，条件组合使用where叠加，
（3）每个pattern通过begin定义
（4）Pattern.where()方法在pattern上指定Condition，只有当Condition满足之后，当前Pattern才会接受事件。
（5）模式序列不能以notFollowedBy结束
（6）Not类型的模式不能被optional修饰
3、Pattern应用在事件流上检测
patternStream=CEP.pattern(数据流，模式)
4、选取结果
FlinkCEP提供select和flatSelect两种方法从PatternStream提取事件结果