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这篇文章主要为大家展示了“大数据开发中Flink-CEP怎么用”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“大数据开发中Flink-CEP怎么用”这篇文章吧。
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总结就是：输入-规则-输出
就是单事件的自关联，其实匹配的也是时间序列的
（1）定义 复合事件处理（Complex Event Processing，CEP）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
（2）特征 CEP的特征如下： 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； 输出：满足规则的复杂事件
（3）功能
CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流。CEP可以帮助在复杂的、不相关的时间流中找出有 意义的模式和复杂的关系，以接近实时或准实时的获得通知或组织一些行为。 CEP支持在流上进行模式匹配，根据模 式的条件不同，分为连续的条件或不连续的条件；模式的条件允许有时间的限制，当条件范围内没有达到满足的条件 时，会导致模式匹配超时。 看起来很简单，但是它有很多不同的功能： ① 输入的流数据，尽快产生结果； ② 在2个 事件流上，基于时间进行聚合类的计算； ③ 提供实时/准实时的警告和通知； ④ 在多样的数据源中产生关联分析模 式； ⑤ 高吞吐、低延迟的处理 市场上有多种CEP的解决方案，例如Spark、Samza、Beam等，但他们都没有提供专 门的库支持。然而，Flink提供了专门的CEP库。
（4）主要组件 Flink为CEP提供了专门的Flink CEP library
它包含如下组件：Event Stream、Pattern定义、Pattern检测和生成Alert。 首先，开发人员要在DataStream流上定义出模 式条件，之后Flink CEP引擎进行模式检测，必要时生成警告。
（1）个体模式（Individual Patterns） 组成复杂规则的每一个单
独的模式定义，就是个体模式。
start.times(3).where(_.behavior.startsWith(‘fav’))
（2）组合模式（Combining Patterns，也叫模式序列） 很多个体模式组合起来，就形成了整个的模式序列。 模式序列
必须以一个初始模式开始：
val start = Pattern.begin(‘start’)
（3）模式组（Group of Pattern） 将一个模式序列作为条件嵌套在个体模式里，成为一组模式
个体模式包括单例模式和循环模式。单例模式只接收一个事件，而循环模式可以接收多个事件，
（1）量词 可以在一个个体模式后追加量词，也就是指定循环次数。
// 匹配出现4次 start.time(4) // 匹配出现0次或4次 start.time(4).optional // 匹配出现2、3或4次 start.time(2,4) // 匹配出现2、3或4次，并且尽可能多地重复匹配 start.time(2,4).greedy // 匹配出现1次或多次 start.oneOrMore // 匹配出现0、2或多次，并且尽可能多地重复匹配 start.timesOrMore(2).optional.greedy
（2）条件 每个模式都需要指定触发条件，作为模式是否接受事件进入的判断依据。CEP中的个体模式主要通过调 用.where()、.or()和.until()来指定条件。按不同的调用方式，可以分成以下几类： ① 简单条件 通过.where()方法对事 件中的字段进行判断筛选，决定是否接收该事件
start.where(event=>event.getName.startsWith(“foo”))
② 组合条件 将简单的条件进行合并；or()方法表示或逻辑相连，where的直接组合就相当于与and。 Pattern.where(event => …/some condition/).or(event => /or condition/) ③ 终止条件 如果使用了oneOrMore或者oneOrMore.optional，建议使用.until()作为终止条件，以便清理状态。 ④ 迭代条件 能够对模式之前所有接收的事件进行处理；调用.where((value,ctx) => {…})，可以调用 ctx.getEventForPattern(“name”)
（1）严格近邻
所有事件按照严格的顺序出现，中间没有任何不匹配的事件，由.next()指定。例如对于模式“a next b”，事件序列“a,c,b1,b2”没有匹配。 （2）宽松近邻 允许中间出现不匹配的事件，由.followedBy()指定。例如对于模 式“a followedBy b”，事件序列“a,c,b1,b2”匹配为{a,b1}。 （3）非确定性宽松近邻 进一步放宽条件，之前已经匹配过 的事件也可以再次使用，由.followedByAny()指定。例如对于模式“a followedByAny b”，事件序列“a,c,b1,b2”匹配为 {ab1}，{a,b2}。 除了以上模式序列外，还可以定义“不希望出现某种近邻关系”： .notNext()：不想让某个事件严格紧 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。 需要注意：
所有模式序列必须以.begin()开始；
模式序列不能以.notFollowedBy()结束；
“not”类型的模式不能被optional所修饰；
可以为模式指定时间约束，用来要求在多长时间内匹配有效。 next.within(Time.seconds(10))
定要查找的模式序列后，就可以将其应用于输入流以检测潜在匹配。调用CEP.pattern()，给定输入流和模式，就能 得到一个PatternStream。
val input:DataStream[Event] = … val pattern:Pattern[Event,_] = … val patternStream:PatternStream[Event]=CEP.pattern(input,pattern)
创建PatternStream之后，就可以应用select或者flatSelect方法，从检测到的事件序列中提取事件了。 select()方法 需要输入一个select function作为参数，每个成功匹配的事件序列都会调用它。 select()以一个 Map[String,Iterable[IN]]来接收匹配到的事件序列，其中key就是每个模式的名称，而value就是所有接收到的事件的 Iterable类型。
def selectFn(pattern : Map[String,Iterable[IN]]):OUT={
val startEvent = pattern.get(“start”).get.next
val endEvent = pattern.get(“end”).get.next
OUT(startEvent, endEvent)
}flatSelect通过实现PatternFlatSelectFunction实现与select相似的功能。唯一的区别就是flatSelect方法可以返回多条 记录，它通过一个Collector[OUT]类型的参数来将要输出的数据传递到下游
当一个模式通过within关键字定义了检测窗口时间时，部分事件序列可能因为超过窗口长度而被丢弃；为了能够处理
这些超时的部分匹配，select和flatSelect API调用允许指定超时处理程序。
Flink CEP 开发流程：
DataSource 中的数据转换为 DataStream；
定义 Pattern，并将 DataStream 和 Pattern 组合转换为 PatternStream；
PatternStream 经过 select、process 等算子转换为 DataStraem；
再次转换的 DataStream 经过处理后，sink 到目标库。