文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >专栏 >flink cep

flink cep

IT云清

发布于 2022-08-07 04:52:26

54200

代码可运行

文章被收录于专栏：IT云清IT云清

运行总次数：0

代码可运行

1.cep适合做什么

CEP: Complex Event Processing缩写,复杂事件处理。

CEP是一种事件流上的模式匹配技术，与传统的先存储后查询数据的方式不同：CEP预先设置查询条件，然后让实时数据通过这些查询条件，引擎抓取符合条件的数据，这种查询是连续不断的，连续到达的事件与提前定义好的复杂模式进行匹配，然后输出满足复杂模式的事件。

CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流，可以做到感知（实时事件的检测）、分析（聚合各类事件）、响应（更新预期）；

2.flink cep基本概念与使用流程：

Flink CEP内部是用NFA（非确定有限自动机）来实现的，由点和边组成的一个状态图，以一个初始状态作为起点，经过一系列的中间状态，达到终态。

点分为起始状态、中间状态、最终状态三种，边分为take、ignore、proceed三种。

take：必须存在一个条件判断，当到来的消息满足take边条件判断时，把这个消息放入结果集，将状态转移到下一状态。 ignore：当消息到来时，可以忽略这个消息，将状态自旋在当前不变，是一个自己到自己的状态转移。 proceed：又叫做状态的空转移，当前状态可以不依赖于消息到来而直接转移到下一状态。

flink cep的使用，核心分为2个部分：定义事件模式，匹配结果处理；

1.模式pattern

模式可以理解为，事件流中，某个事件具有的某个特征，或者某种行为模式，或者处理事件的规则。

模式定义好后用来提取事件流中符合模式规则的事件序列。当源源不断的事件流经过时，只有符合我们定义的复杂模式的事件，才会被提取处理。

个体模式：一个单独的模式定义，即为一个个体模式。

组合模式：多个个体模式组合起来形成一个组合模式。也叫模式序列；模式序列必须以一个初始序列开始；

模式组：将一个模式序列作为条件嵌套在个体模式里；待定。

个体模式又分为：单例（singleton）模式，循环（looping）模式

单例模式接收单个事件，循环模式可以接收多个事件。

每个模式，可以有一个或者多个条件，模式基于条件接受事件。

2.条件condition

1.个体模式条件

每个模式都要指定触发条件，作为模式是否接受事件进入结果集的判断依据。

当事件进入模式进行匹配时，如果事件不满足当前模式的条件，则事件会被丢弃，否则会加入到当前模式对应的缓存结果集中，或者流入下一个模式，进行后续匹配。

单个模式条件主要通过：.where() .or() .until来指定条件

Pattern<TradeEvent, TradeEvent> pattern = Pattern.<TradeEvent>begin("start")
.where(new SimpleCondition<TradeEvent>() { //where 可以有多个，相当于and
    @Override
    public boolean filter(TradeEvent tradeEvent) throws Exception {
        return tradeEvent.getAccountName().equals("张三") ;
    }
}).or(new SimpleCondition<TradeEvent>() { //or
    @Override
    public boolean filter(TradeEvent tradeEvent) throws Exception {
        return tradeEvent.getAccountName().equals("李四");
    }
}).where(new IterativeCondition<TradeEvent>() { //迭代条件
    @Override
    public boolean filter(TradeEvent tradeEvent, Context<TradeEvent> context) throws Exception {
        Iterable<TradeEvent> start = context.getEventsForPattern("start"); //能够对模式之前所接受的所有事件进行处理
        return tradeEvent.getDealTime().before(new Date(tradeEvent.getOpenDate().getTime() + 30 * ONE_DAY_LONG));
    }
}).until(new SimpleCondition<TradeEvent>() { //终止条件
    @Override
    public boolean filter(TradeEvent tradeEvent) throws Exception {
        return tradeEvent.getTradeType().equals("扣息");
    }
}).within(Time.hours(1));//1小时以内 为模式指定事件约束，在多久内匹配有效。

2.模式序列条件

模式序列的条件有3种：

严格临近 Strict Contiguity：要求一个event之后必须紧跟下一个符合条件的event，中间不允许有其他事件。对应.next(); 宽松临近Relaxed Contiguity：和上一种不同的是，该模式允许中间有其他无关的event，会对他们进行忽略。对应.followedBy(); 非确定性宽松临近 Non-Deterministic Relaxed Contiguity：非确定性宽松连续性，可以对已经匹配的事件就行忽略，对接下来的事件继续匹配。对应.followedByAny() 3.匹配之后的跳过策略在给定的pattern中，当同一事件符合多种模式条件组合之后，需要执行AfterMatchSkipStrategy来确定到底输出哪种匹配。主要有4中策略：

1 NO_SKIP 输出所有可能匹配的事件进行输出，不忽略任何一条

2 SKIP_PAST_LAST_EVENT. 忽略开始触发到当前触发pattern的所有部分匹配。只保留最近的匹配

3 SKIP_TO_FIRST[patternName]。忽略第一个匹配指定patternName的pattern之前的所有部分匹配。保留第一个匹配和第一个能够匹配patternName之后的所有匹配，

4 SKIP_TO_LAST[patternName]。忽略第一个匹配和最后一个匹配PatternName 之间的所有部分匹配。保留第一个匹配和最后一个能匹配PatternName的匹配，只保留2个

5 SKIP_TO_NEXT. 忽略所有部分和第一个匹配有同样开始的匹配。保留第一个匹配，以后后面不和第一个匹配有同样开始的匹配

3.模式检测

当定义好模式和事件流后，指定输入流和模式，当有事件到达时，即可开始匹配。

PatternStream<TradeEvent> patternStream = CEP.pattern(source, pattern);//给定的输入流指定模式

4.匹配事件提取

创建了PatternStream后，就可以从符合模式序列的事件序列中提取事件了。

SingleOutputStreamOperator<Object> process = patternStream.process(new PatternProcessFunction<TradeEvent, Object>() {
    @Override
    public void processMatch(Map<String, List<TradeEvent>> map, Context context, Collector<Object> collector) throws Exception {
        for (Map.Entry<String, List<TradeEvent>> entry : map.entrySet()) {
            //key是模式的名称，value是此模式下接收的所有的事件
            logger.info("##########结果为 key={},value={}",entry.getKey(),entry.getValue().toString());
        }
    }
});

由于模式中可以指定超时时间，部分事件序列可能会因为超过时间窗口长度而被丢弃。这一部分根据具体业务可能还需要指定超时时间处理程序。

5.案例

1.事件序列

new TradeEvent(2,"张三","一类账户","充值",40.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 12:03:00")),
new TradeEvent(3,"张三","一类账户","购买",30.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 12:04:00")),
new TradeEvent(6,"李四","一类账户","登陆",0.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:00:00")),
new TradeEvent(7,"李四","一类账户","充值",40.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:02:00")),
new TradeEvent(8,"李四","一类账户","充值",21.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:03:00")),
new TradeEvent(9,"王二","一类账户","充值",60.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:03:00")),
new TradeEvent(10,"王二","一类账户","购买",60.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:03:00")),
new TradeEvent(11,"李四","一类账户","购买",30.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:04:00")),
new TradeEvent(12,"李四","一类账户","送礼",30.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:06:00")),
new TradeEvent(13,"李四","一类账户","送礼",10.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 13:08:00")),
new TradeEvent(4,"张三","一类账户","送礼",30.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 12:06:00")),
new TradeEvent(5,"张三","一类账户","送礼",10.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 12:08:00")),
new TradeEvent(14,"张三","一类账户","退出",0.00,openDate1,dateFormat.parse("2022-04-04 12:10:00"))

2.基础配置

 //账户在登录后，马上进行充值（5分钟），充值后立马买礼物（5分钟），买完立即送人（5分钟），且充值金额与送礼金额接近。
DataStream<TradeEvent> source = env.fromElements(eventList)
.assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<TradeEvent>(Time.milliseconds(500L)) {
    @Override
    public long extractTimestamp(TradeEvent payEvent) {
        //时间戳，这里选择了TradeEvent对象内部的时间字段，则状态机接收事件时，时间的先后顺序以TradeEvent中的dealTime判断
        return payEvent.getDealTime().getTime();
    }
}).keyBy(new KeySelector<TradeEvent, Object>() {
    @Override
    public Object getKey(TradeEvent value) throws Exception {
        //用accountName分区 每个accountName都会有一个自己的NFA实例
        return value.getAccountName();
    }
});

3.模式定义

登陆->充值->购买->送礼松散匹配，忽略之间不符合的事件。

超时之前/完全匹配之前，符合部分条件的数据，会常驻状态的结果集中（内存）。直到超时或者序列满足，才会被拿出处理/清理；

private static Pattern<TradeEvent, TradeEvent> getPattern() {
    Pattern<TradeEvent, TradeEvent> pattern =
            Pattern.<TradeEvent>begin("登陆").where(new SimpleCondition<TradeEvent>() {
                @Override
                public boolean filter(TradeEvent tradeEvent) throws Exception {
                    return tradeEvent.getTradeType().equals("登陆") ;
                }
            }).followedBy("充值").where(new SimpleCondition<TradeEvent>() {
                @Override
                public boolean filter(TradeEvent tradeEvent) throws Exception {
                    return tradeEvent.getTradeType().equals("充值");
                }
            }).followedBy("购买").where(new SimpleCondition<TradeEvent>() {
                @Override
                public boolean filter(TradeEvent tradeEvent) throws Exception {
                    return tradeEvent.getTradeType().equals("购买");
                }
            }).followedBy("送礼1").where(new SimpleCondition<TradeEvent>() {
                @Override
                public boolean filter(TradeEvent tradeEvent) throws Exception {
                    return tradeEvent.getTradeType().equals("送礼");
                }
            }).followedBy("送礼2").where(new IterativeCondition<TradeEvent>(){
                @Override
                public boolean filter(TradeEvent value, Context<TradeEvent> ctx) throws Exception {
                    Iterable<TradeEvent> charge = ctx.getEventsForPattern("充值");
                    //关联处理 可以获取充值阶段的数据
                    return false;
                }
            }).times(1).within(Time.minutes(7));
    return pattern;
}

4.结果处理

1.打印出符合模式的事件序列中送礼的详细数据；

2.组装简单指标数据存储

 SingleOutputStreamOperator<Object> outputStreamOperator = patternStream.process(new PatternProcessFunction<TradeEvent, Object>() {
 
        /**
         * 结果集数据获取
         * @param match
         * @param ctx
         * @param out
         * @throws Exception
         */
        @Override
        public void processMatch(Map<String, List<TradeEvent>> match, Context ctx, Collector<Object> out) throws Exception {
            //把符合模式序列的结果集中，送礼模式的结果集打印出来
            List<TradeEvent> songli = match.get("送礼");
            logger.info("##########送礼结果为:{}", songli.toString());
 
            songli.stream().forEach(event -> insertIndex(event.getAccountName()+"_登陆_充值_送礼_5min内",1));
            logger.info("--------------------\r\r\r");
        }
    });
    env.execute("execute");
    System.out.println("===============================");
}

2022-04-26 17:58:19.573  INFO   --- [pOperator (1/1)] com.java4all.mycep.pattern.BasicPattern  : ##########送礼结果为:[TradeEvent{id=4, accountName='张三', accountType='一类账户', tradeType='送礼', tradeMoney=30.0, openDate=Fri Jan 01 00:00:00 CST 2021, dealTime=Mon Apr 04 00:06:00 CST 2022}]
2022-04-26 17:58:19.583  INFO   --- [pOperator (1/1)] com.java4all.mycep.pattern.BasicPattern  : 写入指标：key=张三_登陆_充值_送礼_5min内,value=1
 
2022-04-26 17:58:19.587  INFO   --- [pOperator (1/1)] com.java4all.mycep.pattern.BasicPattern  : ##########送礼结果为:[TradeEvent{id=12, accountName='李四', accountType='一类账户', tradeType='送礼', tradeMoney=30.0, openDate=Fri Jan 01 00:00:00 CST 2021, dealTime=Mon Apr 04 13:06:00 CST 2022}]
2022-04-26 17:58:19.588  INFO   --- [pOperator (1/1)] com.java4all.mycep.pattern.BasicPattern  : 写入指标：key=李四_登陆_充值_送礼_5min内,value=1