大数据培训之Flink CEP 的简介

Connor 币安官网注册 2022-10-01 195 0

什么是复杂事件处理 CEP

一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配,然后输出用户想得到的数据,满足规则的复杂事件nkc币

特征:

目标:从有序的简单事件流中发现一些高阶特征

输入:一个或多个由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nkc币,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

大数据培训之Flink CEP 的简介

CEP 用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流nkc币。CEP 可以帮助在复杂的、不相关的事件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并阻止一些行为。

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,当在条件范围内没有达到满足的条件时,会导致模式匹配超时nkc币

看起来很简单nkc币,但是它有很多不同的功能:

输入的流数据nkc币,尽快产生结果

在 2 个 event 流上nkc币,基于时间进行聚合类的计算

提供实时/准实时的警告和通知

在多样的数据源中产生关联并分析模式

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 library 支持nkc币。但是 Flink 提供了专门的 CEP library。

更多Java –大数据 – 前端 – UI/UE - Android - 人工智能资料下载nkc币,可访问百度:尚硅谷官网

Flink CEP

Flink 为 CEP 提供了专门的 Flink CEP librarynkc币,它包含如下组件:

Event Stream

pattern 定义

pattern 检测

生成 Alert

大数据培训之Flink CEP 的简介

展开全文

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,必要时生成告警nkc币

为了使用 Flink CEPnkc币,我们需要导入依赖:

<dependency>

<groupId>org.apache.flink</groupId>

<artifactId>flink-cep_${scala.binary.version}</artifactId>

<version>${flink.version}</version>

</dependency>

Event Streams

以登陆事件流为例:

case class LoginEvent(userId: String, ip: String, eventType: String, eventTi

me: String)

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

env.setParallelism(1)

val loginEventStream = env.fromCollection(List(

LoginEvent("1", "192.168.0.1", "fail", "1558430842"),

LoginEvent("1", "192.168.0.2", "fail", "1558430843"),

LoginEvent("1", "192.168.0.3", "fail", "1558430844"),

LoginEvent("2", "192.168.10.10", "success", "1558430845")

)).assignAscendingTimestamps(_.eventTime.toLong)

Pattern API

每个 Pattern 都应该包含几个步骤,或者叫做 statenkc币。从一个 state 到另一个 state,通常我们需要定义一些条件,例如下列的代码:

val loginFailPattern = Pattern.begin[LoginEvent]("begin")

.where(_.eventType.equals("fail"))

.next("next")

.where(_.eventType.equals("fail"))

.within(Time.seconds(10)

每个 state 都应该有一个标示:例如.begin[LoginEvent]("begin")中的"begin" 每个 state 都需要有一个唯一的名字nkc币,而且需要一个 filter 来过滤条件,这个过滤条件定义事件需要符合的条件,例如: .where(_.eventType.equals("fail"))我们也可以通过 subtype 来限制 event 的子类型:

start.subtype(SubEvent.class).where(...);

事实上nkc币,你可以多次调用 subtype 和 where 方法;而且如果 where 条件是不相关的,你可以通过 or 来指定一个单独的 filter 函数:

pattern.where(...).or(...);

之后,我们可以在此条件基础上,通过 next 或者 followedBy 方法切换到下一个state,next 的意思是说上一步符合条件的元素之后紧挨着的元素;而 followedBy 并不要求一定是挨着的元素nkc币。这两者分别称为严格近邻和非严格近邻。

更多Java –大数据 – 前端 – UI/UE - Android - 人工智能资料下载nkc币,可访问百度:尚硅谷官网

val strictNext = start.next("middle")

val nonStrictNext = start.followedBy("middle")

最后nkc币,我们可以将所有的 Pattern 的条件限定在一定的时间范围内:

next.within(Time.seconds(10))

这个时间可以是 Processing Time,也可以是 Event Timenkc币

Pattern 检测

通过一个 input DataStream 以及刚刚我们定义的 Patternnkc币,我们可以创建一个PatternStream:

val input = ...

val pattern = ...

val patternStream = CEP.pattern(input, pattern)

val patternStream = CEP.pattern(loginEventStream.keyBy(_.userId), loginFail

Pattern) 一旦获得 PatternStream,我们就可以通过 select 或 flatSelect,从一个 Map 序列找到我们需要的警告信息nkc币

select

select 方法需要实现一个 PatternSelectFunction,通过 select 方法来输出需要的警告nkc币。它接受一个 Map 对,包含 string/event,其中 key 为 state 的名字,event 则为真实的 Event。

val loginFailDataStream = patternStream

.select((pattern: Map[String, Iterable[LoginEvent]]) => {

val first = pattern.getOrElse("begin", null).iterator.next()

val second = pattern.getOrElse("next", null).iterator.next()

Warning(first.userId, first.eventTime, second.eventTime, "warning")

其返回值仅为 1 条记录nkc币

flatSelect

通过实现 PatternFlatSelectFunction,实现与 select 相似的功能nkc币。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。 超时事件的处理通过 within 方法,我们的 parttern 规则将匹配的事件限定在一定的窗口范围内。

当有超过窗口时间之后到达的 event,我们可以通过在 select 或 flatSelect 中,实现PatternTimeoutFunction 和 PatternFlatTimeoutFunction 来处理这种情况nkc币

val patternStream: PatternStream[Event] = CEP.pattern(input, pattern)

val outputTag = OutputTag[String]("side-output")

val result: SingleOutputStreamOperator[ComplexEvent] = patternStream.select

(outputTag){

(pattern: Map[String, Iterable[Event]], timestamp: Long) => TimeoutEvent

pattern: Map[String, Iterable[Event]] => ComplexEvent()

val timeoutResult: DataStream<TimeoutEvent> = result.getSideOutput(outputTa

g)

推荐阅读:

大数据开发之Flink + TiDB

大数据培训Flink基础知识分享

大数据培训:Flink的提交模式

大数据培训Flink面试宝典

评论