在Flink CEP中,可以通过定义带有时间约束的模式来匹配事件的持续时间

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 【2月更文挑战第12天】在Flink CEP中,可以通过定义带有时间约束的模式来匹配事件的持续时间

在Flink CEP中,可以通过定义带有时间约束的模式来匹配事件的持续时间。对于给定的例子,如果要匹配车速高于120km/h且持续时间超过1分钟的情况,可以采用以下步骤进行模式定义和匹配:

  1. 首先,确保数据流已经被赋予了时间戳和水位线,这样Flink才能根据事件时间进行正确的排序和匹配。如果数据源已经是事件驱动的,并且包含了事件时间戳,则可以跳过这一步。

  2. 接着,定义一个模式,该模式会监测车速是否连续超过120km/h。这可以通过组合模式(group pattern)来实现,组合模式允许将多个模式组合在一起进行匹配。例如,可以定义模式PATTERN (speed HIGH FOR 60s),这里的HIGH是一个预定义的条件,表示车速高于120km/h,FOR 60s指定了持续时间必须超过1分钟。

  3. SELECTflatSelect方法中,提取出匹配的事件序列。这些方法会让您能够从匹配到的模式中提取出具体的事件。在这个例子中,您可以提取出车速超过120km/h的所有事件,以及这些事件开始和结束的时间戳。

  4. 如果需要的话,可以设置超时事件处理程序,以处理那些虽然超过了时间限制,但仍未完全匹配成功的事件序列。

下面是一段简化的Flink CEP代码示例,展示了如何实现上述匹配逻辑:

import org.apache.flink.cep.CEP;
import org.apache.flink.cep.PatternStream;
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

// 假设已经有了一个带有时间戳和水位线的DataStream
DataStream<GPSEvent> gpsEvents = ...;

// 定义模式,车速高于120km/h且持续时间超过1分钟
Pattern<GPSEvent, GPSEvent> speedHighPattern = Pattern.&lt;GPSEvent&gt;begin("speedHigh")
    .where(new SimpleCondition<GPSEvent>() {
   
        @Override
        public boolean filter(GPSEvent value) {
   
            return value.getSpeed() > 120;
        }
    })
    .next("duration")
    .where(new SimpleCondition<GPSEvent>() {
   
        @Override
        public boolean filter(GPSEvent value) {
   
            return value.getDuration() > 60;
        }
    });

// 创建PatternStream
PatternStream<GPSEvent> patternStream = CEP.pattern(gpsEvents, speedHighPattern);

// 提取匹配的事件
patternStream.select(new PatternSelectFunction<GPSEvent, String>() {
   
    @Override
    public String select(Map<String, List<GPSEvent>> pattern) throws Exception {
   
        // 这里填充匹配事件的处理逻辑
        return null;
    }
});

// 启动程序
env.execute("GPS Speed High Detection");

在上述代码中,我们定义了一个名为speedHighPattern的模式,该模式首先匹配车速高于120km/h的事件,并要求这种状态持续超过1分钟。通过select方法,我们可以进一步处理匹配到的事件序列。在实际应用中,您可能需要根据具体的GPS事件数据结构进行调整。

相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
实时计算 Flink 实战课程
如何使用实时计算 Flink 搞定数据处理难题?实时计算 Flink 极客训练营产品、技术专家齐上阵,从开源 Flink功能介绍到实时计算 Flink 优势详解,现场实操,5天即可上手! 欢迎开通实时计算 Flink 版: https://cn.aliyun.com/product/bigdata/sc Flink Forward Asia 介绍: Flink Forward 是由 Apache 官方授权,Apache Flink Community China 支持的会议,通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到国内外一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者不可错过的盛会。 去年经过品牌升级后的 Flink Forward Asia 吸引了超过2000人线下参与,一举成为国内最大的 Apache 顶级项目会议。结合2020年的特殊情况,Flink Forward Asia 2020 将在12月26日以线上峰会的形式与大家见面。
目录
相关文章
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
Apache Flink CDC 3.4.0 版本正式发布!经过4个月的开发,此版本强化了对高频表结构变更的支持,新增 batch 执行模式和 Apache Iceberg Sink 连接器,可将数据库数据全增量实时写入 Iceberg 数据湖。51位贡献者完成了259次代码提交,优化了 MySQL、MongoDB 等连接器,并修复多个缺陷。未来 3.5 版本将聚焦脏数据处理、数据限流等能力及 AI 生态对接。欢迎下载体验并提出反馈!
834 1
Flink CDC 3.4 发布, 优化高频 DDL 处理,支持 Batch 模式,新增 Iceberg 支持
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!
TIS 是一款基于Web-UI的开源大数据集成工具,通过与人大金仓Kingbase的深度整合,提供高效、灵活的实时数据集成方案。它支持增量数据监听和实时写入,兼容MySQL、PostgreSQL和Oracle模式,无需编写复杂脚本,操作简单直观,特别适合非专业开发人员使用。TIS率先实现了Kingbase CDC连接器的整合,成为业界首个开箱即用的Kingbase CDC数据同步解决方案,助力企业数字化转型。
1146 5
基于Flink CDC 开发,支持Web-UI的实时KingBase 连接器,三大模式无缝切换,效率翻倍!
|
11月前
|
分布式计算 监控 大数据
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
236 0
|
6月前
|
消息中间件 JSON 数据库
探索Flink动态CEP:杭州银行的实战案例
探索Flink动态CEP:杭州银行的实战案例
203 5
|
9月前
|
消息中间件 JSON 数据库
探索Flink动态CEP:杭州银行的实战案例
本文由杭州银行大数据工程师唐占峰、欧阳武林撰写,介绍Flink动态CEP的定义、应用场景、技术实现及使用方式。Flink动态CEP是基于Flink的复杂事件处理库,支持在不重启服务的情况下动态更新规则,适应快速变化的业务需求。文章详细阐述了其在反洗钱、反欺诈和实时营销等金融领域的应用,并展示了某金融机构的实际应用案例。通过动态CEP,用户可以实时调整规则,提高系统的灵活性和响应速度,降低维护成本。文中还提供了具体的代码示例和技术细节,帮助读者理解和使用Flink动态CEP。
1093 2
探索Flink动态CEP:杭州银行的实战案例
|
10月前
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
495 9
|
11月前
|
SQL 消息中间件 分布式计算
大数据-130 - Flink CEP 详解 - CEP开发流程 与 案例实践:恶意登录检测实现
大数据-130 - Flink CEP 详解 - CEP开发流程 与 案例实践:恶意登录检测实现
287 0
|
28天前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
357 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
|
12月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。