大数据-玩转数据-Flink CEP编程

一、Flink CEP

FlinkCEP(Complex event processing for Flink) 是在Flink实现的复杂事件处理库。它可以让你在无界流中检测出特定的数据，有机会掌握数据中重要的那部分。
是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更复杂的复合事件。

1. 目标：从有序的简单事件流中发现一些高阶特征
2. 输入：一个或多个由简单事件构成的事件流
3. 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
4. 输出：满足规则的复杂事件

二、Flink CEP应用场景

风险控制：对用户异常行为模式进行实时检测，当一个用户发生了不该发生的行为，判定这个用户是不是有违规操作的嫌疑。
策略营销：用预先定义好的规则对用户的行为轨迹进行实时跟踪，对行为轨迹匹配预定义规则的用户实时发送相应策略的推广。
运维监控：灵活配置多指标、多依赖来实现更复杂的监控模式。

三、CEP开发基本步骤

导入CEP相关依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-cep_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

代码案例

package com.lyh.flink11;

import com.lyh.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.cep.CEP;
import org.apache.flink.cep.PatternSelectFunction;
import org.apache.flink.cep.PatternStream;
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.SimpleCondition;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.time.Duration;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Flink_CEP_S {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> stream = env.readTextFile("input/sensor.txt")
                .map(line -> {
                    String[] datas = line.split(",");
                    return new WaterSensor(
                            datas[0],
                            Long.valueOf(datas[1]),
                            Integer.valueOf(datas[2])
                    );
                }).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                        .withTimestampAssigner((element, timeStamp) -> element.getTs()));

        Pattern<WaterSensor, WaterSensor> sensor_1 = Pattern.<WaterSensor>begin("sensor_1")
                .where(new SimpleCondition<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public boolean filter(WaterSensor value) throws Exception {
                        return "sensor_1".equals(value.getId());
                    }
                });
        PatternStream<WaterSensor> pattern = CEP.pattern(stream, sensor_1);
        pattern.select(new PatternSelectFunction<WaterSensor, String>() {
            @Override
            public String select(Map<String, List<WaterSensor>> map) throws Exception {
                return map.toString();
            }
        }).print();
env.execute();
    }
}

四、运行结果