而在PROCESS_ONCE模式下，当文件内容发生变化时，只会将变化的数据读取至Flink中，在这种情况下数据只会被读取和处理一次 可继承RichSourceFunction实现自定义数据源 Transformation...必须满足运算结合律和交换律 Aggregations[KeyedStream->DataStream]： Aggregations是DataStream接口提供的聚合算子，根据指定的字段进行聚合操作，滚动地产生一系列数据聚合结果...（Custom Partitioning）: [DataStream ->DataStream] DataSink模块 在流式计算框架 Flink 中，可以通过 Sink 进行存储操作。...自定义 SinkFunction：除了官方支持的 Connector 外，还提供了途径，让我们扩展存储方式，通过 addSink() 方法，添加自定义的 SinkFunction 自定义Sink实现：...open 获取数据库链接和初始化 SQL close 时释放链接 每次落库具体操作在 invoke 方法中。
图三：钱大妈Flink作业DAG抽象图 以下为规则组合中需要动态配置能力的配置项： 分组字段。不同字段分组、多字段分组的情况在风控规则的应用中非常常见。...聚合函数包括业务常用的聚合逻辑，规则引擎依赖 Flink 内置丰富的累加器，并在 Accumulator 接口的基础上进行了根据需求场景的自定义实现。...作业预期是允许用户在产品界面上热发布规则的，但是基于开源的 Flink CEP，实现规则动态更新能力存在以下困难点： Flink 社区的 CEP API 无法支持动态修改 Pattern 即无法满足上层规则中台...、风控中台的可集成性； Flink 社区的 CEP API 无法支持Pattern 定义事件之间的超时。...其中规则表的数据结构如下： Id：规则ID； Version：规则对应的版本号； Keyby：规则分组字段（如需分组）； Pattern：CEP Pattern 序列化后的 Json 字符串；
Wormhole Flink版除了支持Flink SQL，Lookup SQL，新增了对CEP的支持，并且支持三者的混合编排，即一个Flow中可以包含多个Flink SQL，多个Lookup SQL和多个...Wormhole CEP是基于Flink CEP实现的，并且提供了可视化操作界面，无需编码即可快速实现业务需求。...例如，现在有一条数据，它的schema包括ums_id_, ums_op_, ums_ts_, value1, value2等几个字段，这里选定value1来做分区的依赖字段，那么，与value1字段相同的数据将被分配到同一个分组上...CEP操作将分别针对每一分组的数据进行处理，KeyBy可以作用在多个字段上。...同时，新增Spark Stream支持配置用户自定义Topic，可直接对接DBus独立拉全量功能。
本篇主要演练使用Flink-Cep+Groovy+Aviator 来实现一个物联网监控规则中的一个场景案例，后续将会介绍如何实现规则动态变更。...技术背景简介 Flink-Cep 是flink中的高级library，用于进行复杂事件处理，例如某一类事件连续出现三次就触发告警，可以类比Siddhi、Esper； Groovy 是一种动态脚本语言，可以让用户输入代码变成后台可执行代码...案例分析 物联网通常都是设备数据，比喻说设备的温度、耗电量等等，会有对设备的监控，例如求设备连续三个点的值大于10且三个点的求和值大于100，要求将这三个点发送到下游进行处理，首先看一下直接使用Flink-Cep...Aviator自定义函数，就是上述提到的getValue函数，它的目的是解析流数据里面的具体字段数值，这里面就是解析value字段的值： class ParseValueFunction extends...总结 本篇以一个简单的demo来介绍Flink-cep+Groovy+Aviator的实现流程，为后续介绍Flink-Cep如何实现动态规则变更打下基础，尽情期待。。。
第一，如何让 Flink 作业不停机加载新规则。第二，如何解决规则（Pattern）的序列化与反序列化。第二个问题本质上是由第一个问题衍生而来的。...3.2 Flink CEP SQL 语法增强 目前 Flink CEP 的主要工作集中在 Java API 上，但基于 Flink SQL 和其他 SQL 类 ETL 软件庞大的用户群和成熟的生态考虑...循环模式的松散连续可以认为是在循环模式中的事件之间使用 followedyBy 关系，例如 a1、a2 之间有非匹配的 b1 事件，在严格连续的情况下，a1 会无法匹配到循环模式 A 中，如表中(A+...C)得到的 a1 a2 a3 c1 序列。 04 未来规划 Flink CEP 未来工作的重点还是在动态 CEP 和 CEP SQL 上： 扩展动态 CEP 多规则能力到静态场景。...因此之后我们考虑通过 Condition 的参数化来提高自定义 Condition 的扩展性，避免需要动态添加新的 Condition 类实现。 CEP SQL 表达能力增强。
在此基础上，Flink 还基于 Apache Calcite 实现了对 SQL 的支持。这样一来，我们就可以在 Flink 程序中直接写 SQL 来实现处理需求了，非常实用。...和RDD的关系类似2.修改Table中字段名Flink支持把自定义POJOs类的所有case类的属性名字变成字段名，也可以通过基于字段偏移位置和字段名称两种方式重新修改： //导入table库中的隐式转换...3.查询和过滤在Table对象上使用select操作符查询需要获取的指定字段，也可以使用filter或where方法过滤字段和检索条件，将需要的数据检索出来。...数据集，T可以是Flink自定义的数据格式类型Row，也可以是用户指定的数据格式类型。...CEP(Complex Event Processing)就是在无界事件流中检测事件模式，让我们掌握数据中重要的部分。flink CEP是在flink中实现的复杂事件处理库。
在上一篇讲述CEP的文章里，直接使用了自定义Source和Sink，我翻阅了一下以前的文章，似乎没有对这部分进行一个梳理，那么今天我们来就这上次的代码，来说说 Data Source 和 Data Sink...从宏观上讲，flink的编程模型就可以概况成接入data source，然后进行数据转换操作，再讲处理结果sink出来。如下图所示。 ?...将这个类的实例addSource到当前环境实例上，就完成的数据的接入。这个例子，我们还使用了一个kafka connector提供的默认sink，将模拟数据写入kafka。...，需要实现其open，close，invoke三个方法，其中open和close用于初始化资源和释放资源，invoke用于实现具体的sink动作。...这里我们将输入流的数据，注册成了AirQualityRecoder表，然后sink table ss以及其包含的字段名称和类型，，最后通过SQL语句 INSERT INTO ss SELECT id,city
规则引擎 在设计规则引擎前，我们对业界已有的规则引擎，主要包括Esper, Drools, Flink CEP，进行了初步调研。...Esper Esper设计目标为CEP的轻量级解决方案，可以方便的嵌入服务中，提供CEP功能。 优势: 轻量级可嵌入开发，常用的CEP功能简单好用。 EPL语法与SQL类似，学习成本较低。...Flink CEP Flink 是一个流式系统，具有高吞吐低延迟的特点，Flink CEP是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。...优势: 继承了Flink高吞吐的特点 事件支持存储到外部，可以支持较长跨度的时间窗。...可以支持定时触达（用followedBy＋PartternTimeoutFunction实现） 劣势: 无法动态更新规则（痛点） 自定义规则 综上对比了几大开源规则引擎，发现都无法满足业务特点: 业务方要求支持长时间窗口
Flink笔记 1.数据集类型 有界数据集：具有时间边界，在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束。提供DataSet API 无界数据集： 数据从一开始就一直持续产生的。...提供DataStream API 2.Flink编程接口 Flink SQL Table API：在内存中的DataSet和DataStream基础上加上Schema信息，将数据类型抽象成表结构 DataStream...StreamExecutionEnvironment.createRemoteEnvironment("JobManagerHost",6021,5,"/user/application.jar") 初始化数据...接口 分区key指定 根据第一个字段分区，根据第二个字段求和 val result = DataStream.keyBy(0).sum(1) 输出结果 基于文件输出 基于控制台输出 Connector...KeyBy、Reduce、Aggregation函数（min、max、sum） 多DataFrame操作：Union、Connect、CoMap、CoFlatMap、Split、Select、Iterate DataSink
Flink CEP Flink CEP 是什么 Flink CEP是一个基于Flink的复杂事件处理库，可以从多个数据流中发现复杂事件，识别有意义的事件（例如机会或者威胁），并尽快的做出响应，而不是需要等待几天或则几个月相当长的时间...Flink CEP 的使用场景 除上述案例场景外，Flink CEP 还广泛用于网络欺诈，故障检测，风险规避，智能营销等领域。 ? 1....劣势： 以内存实现时间窗功能，无法支持较长跨度的时间窗。 无法有效支持定时触达（如用户在浏览发生一段时间后触达条件判断）。 2....以内存实现时间窗功能，无法支持较长跨度的时间窗。 无法有效支持定时触达（如用户在浏览发生一段时间后触达条件判断）。 5....Flink CEP Flink 是一个流式系统，具有高吞吐低延迟的特点，Flink CEP 是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。 优势： 继承了 Flink 高吞吐的特点。
需要注意的是，Flink 并不是真正意义上的 转换成 key - value 操作，而是一种虚拟 key。 有两种指定方式 a....根据字段位置指定 上一段示例代码 流式计算的 keyBy env.fromElements(("a",1),("a",3),("b",2),("c",3)) // 根据第一个字段重新分区，然后对第二个字段进行求和计算...根据第一个字段重新分区，找到第二个字段下的最大值 .groupBy(0) .max(1) .print() b....同时 Flink 在系统中定义了大量的 Connector，方便用户和外部系统交互，用户可以直接调用 addSink() 添加输出系统定义的 DataSink 类算子。...到了这儿，Flink 程序结构部分基本讲完了，来温习一下一个完整的Flink程序是哪些部分组成的： 1、执行环境，ExecutionEnvironment 2、初始化数据 3、数据转换操作 4、（可选）
(in Flink) 上面提到的都是简单的使用，如果有复杂需求，在Flink中，我们可以通过继承FlatMapFunction和RichFlatMapFunction来自定义算子。...比起普通的函数类，Rich函数类增加了： open()方法：Flink在算子调用前会执行这个方法，可以用来进行一些初始化工作。...{ // 接收每个需遍历的DataSink对象，然后将其转换成GenericDataSinkBase对象 public Plan translateToPlan(ListDataSink...') val tupDataStream = textDataStream.flatMap(_.split(" ")).map(WordWithCount(_,1)) //groupby: 按照指定的字段聚合...【Flink】Flink基础之实现WordCount程序（Java与Scala版本） Flink进阶教程：以flatMap为例，如何进行算子自定义 Flink运行时之批处理程序生成计划
可以从以上示例看出，微观关联分析指的是单一事件或者一组事件中关联的字段形成的分析，之所以说是微观分析，则是因为这类关联分析，是深入到了事件或者数据源的某个字段这一维度。...[image.png] Flink Cep Flink cep是flink自带的复杂事件处理引擎。他就像是一个正则表达式一样，从一串串流动的数据中，按照规则提取所需的数据进行加工处理。...CEP其实就是一个规则引擎，把符合规则的所有数据都拉出来。Flink在实时处理方面有非常高的性能，很适合做一些实时逻辑判断的事情，比如日志异常检测。...[image.png] Flink cep的优点非常明显：擅长跨事件的匹配、对事件时间/处理时间语义的支持、对延迟数据的良好处理以及有非常好的社区支持未来优化。...然而，在使用过程中，你会发现，Flink cep也有一些缺点：无法动态更新匹配规则、不支持时间触达类型的条件、性能问题等等。 所以要想实现规则动态更新，Flink cep的功能还不太支持。
2018年 Flink CEP用于线上业务，实时生效动态规则，用于线上个性化营销业务。...通过DDL描述语句来定义connector的 schema，描述数据源及sink。 json类型数据字段解析是通过JSONPath来实现字段提取。 ?...特殊数据的格式，无法通过上面三种格式解析，需要在ddl定义schema的时候使用一个字段，然后在dml中使用自定义udf解析。 ? udf扩展优化： a....双流join： 比如在滴滴内部场景，订单监控，业务上是三个表，采集后是三条流，由于滴滴内部只需要关心最新的数据，而社区的join，重复的key会产生重复数据，所以滴滴内部内置了自定义的双流join实现，...ide也会记录历史版本，支持升级之后回滚到历史版本上。 3.2 任务管理模块 ? 3.3 任务运维 ? 采集展示了算子数据流入流出，状态大小等flink任务指标，方便用户定位性能问题。
2.如何使用 Flink CEP。 3.如何扩展 Flink CEP。...Flink CEP 概念以及使用场景 1.什么是 CEP CEP 的意思是复杂事件处理，例如：起床-->洗漱-->吃饭-->上班等一系列串联起来的事件流形成的模式称为 CEP。...Flink CEP 程序开发 本节将详细介绍 Flink CEP 的程序结构以及 API。 1.Flink CEP 程序结构 主要分为两部分：定义事件模式和匹配结果处理。...Flink CEP 的扩展 本章主要介绍一些 Flink CEP 的扩展，讲述如何做到超时机制的精确管理，以及规则的动态加载与更新。...这个接口里面主要实现了四个方法： initialize：初始化方法，进行外部库连接的初始化。
通常在DataStream上的状态推荐使用托管的状态，当实现一个用户自定义的operator时，会使用到原始状态。 1. State-Keyed State 基于KeyedStream上的状态。...如果某 个算子在节点A上失败，在节点B上恢复，使用本地文件时，在B上无法读取节点 A上的数据，导致状态恢复失败。 建议FsStateBackend： 具有大状态，长窗口，大键 / 值状态的作业。...但是需要注意以下几点： 要使用流处理的SQL，必须要添加水印时间 使用 registerDataStream 注册表的时候，使用 ' 来指定字段 注册表的时候，必须要指定一个rowtime，否则无法在SQL...Flink CEP 的使用场景 除上述案例场景外，Flink CEP 还广泛用于网络欺诈，故障检测，风险规避，智能营销等领域。...5) Flink CEP Flink 是一个流式系统，具有高吞吐低延迟的特点，Flink CEP 是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。 优势： 继承了 Flink 高吞吐的特点。
，从而无法实现从端到端的 Excatly-Once 语义保证。...和RDD的关系类似 2.修改Table中字段名 Flink支持把自定义POJOs类的所有case类的属性名字变成字段名，也可以通过基于字段偏移位置和字段名称两种方式重新修改： //导入table...3.查询和过滤 在Table对象上使用select操作符查询需要获取的指定字段，也可以使用filter或where方法过滤字段和检索条件，将需要的数据检索出来。...Flink的复杂事件处理CEP 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...CEP(Complex Event Processing)就是在无界事件流中检测事件模式，让我们掌握数据中重要的部分。flink CEP是在flink中实现的复杂事件处理库。
本篇基于Flink-Cep 来实现规则动态变更加载，同时参考了Flink中文社区刘博老师的分享，在这个分享里面是针对在处理流中每一个Key使用不同的规则，本篇的讲解将不区分key的规则。...用户API定义: InjectionPatternFunction 用于获取、定义用户的规则 package org.apache.flink.cep.functions; import org.apache.flink.api.common.functions.Function...; import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern; import java.io.Serializable; /** * @param */ public...) 就需要在CEP-Lib里面进行改造： package org.apache.flink.cep //CEP 里面增加方法 public static PatternStream injectionPattern...在上面自定义了一些状态，接下来看一下状态的初始化与保存操作： //initializeState 方法 if(injectionPatternFunction!
flink CEP 简介 flink CEP（Complex event processing），是在Flink之上实现的复杂事件处理库，可以允许我们在不断的流式数据中通过我们自己定义的模式（Pattern...cep当做我们平时用的正则表达式，cep中的Pattern就是我们定义的正则表达式，flink中的DataStream就是正则表达式中待匹配的字符串，flink 通过DataStream 和 自定义的...基于自定义的pattern，我们可以做很多工作，比如监控报警、风控、反爬等等，接下来我们基于一个简单的报警小例子来讲解一些FLINK cep的实际应用。...案例详解 我们基于flink CEP做一个简单的报警，首先我们简化一下报警的需求 1.统计出来每秒钟http状态码为非200的数量所占比例。大于0.7的时候触发报警。...实际应用中我们一般会去消费kafka的数据来作为source、这里我们为了简化，通过自定义source生成一些模拟的数据。
上一篇文章，我们介绍了UDF，可以帮用户自定义函数，从而在使用Flink SQL中，能够得心应手的处理一些数据问题。今天我们来学习一下Flink是如何处理CEP问题的。...Flink CEP（理论基础《Efficient Pattern Matching over Event Streams 》，对该片论文有兴趣的同学，可以找我索取）是构建在 DataStream API上的...filter算子可以实现对数据的过滤，那么CEP除了对数据过滤，还可以实现一个流程的计算操作。比如我们可以计算从A到B在24个小时内，经历5个节点的数据。...下图是代码本次的代码流程。先启动flink执行sink将模拟数据写到kafka，然后再启动一个flink消费kafka的数据，并进行CEP。 ?...; import org.apache.flink.cep.CEP; import org.apache.flink.cep.PatternStream; import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern
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