使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算介绍了如何使用Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算，后来在与@付典就业务需求和具体实现方式进行探讨时，付典提出通过CEP实现的思路和方法。
本文介绍通过CEP实现实时流上的差值聚合计算。
感谢@付典在实现过程中的指导。笔者水平有限，若有纰漏，请批评指出。
一、客户需求
电网公司每天采集各个用户的电表数据（格式如下表），其中data_date为电表数据上报时间，cons_id为电表id，r1为电表度数，其他字段与计算逻辑无关，可忽略。为了后续演示方便，仅输入cons_id=100000002的数据。
| no(string) | data_date(string) | cons_id(string) | org_no(string) | r1(double) |
|---|---|---|---|---|
| 101 | 20190716 | 100000002 | 35401 | 13.76 |
| 101 | 20190717 | 100000002 | 35401 | 14.12 |
| 101 | 20190718 | 100000002 | 35401 | 16.59 |
| 101 | 20190719 | 100000002 | 35401 | 18.89 |
表1：输入数据
电网公司希望通过实时计算（Blink）对电表数据处理后，每天得到每个电表最近两天（当天和前一天）的差值数据，结果类似如下表：
| cons_id(string) | data_date(string) | subDegreeR1(double) |
|---|---|---|
| 100000002 | 20190717 | 0.36 |
| 100000002 | 20190718 | 2.47 |
| 100000002 | 20190719 | 2.3 |
表2：期望的输出数据
二、需求分析
根据业务需求以及CEP跨事件模式匹配的特性，定义两个CEP事件e1和e2，输出e2.r1-e1.r1即可得到差值。
三、CEP开发及测试结果
参考复杂事件处理（CEP）语句，CEP代码如下：
CREATE TABLE input_dh_e_mp_read_curve (
`no` VARCHAR,
data_date VARCHAR,
cons_id VARCHAR,
org_no VARCHAR,
r1 DOUBLE,
ts as TO_TIMESTAMP(concat(data_date,'000000'),'yyyyMMddHHmmss')
,WATERMARK wk FOR ts as withOffset(ts, 2000)
) WITH (
type = 'datahub',
endPoint = 'http://dh-cn-shanghai.aliyun-inc.com',
roleArn='acs:ram::XXX:role/aliyunstreamdefaultrole',
project = 'jszc_datahub',
topic = 'input_dh_e_mp_read_curve'
);
CREATE TABLE data_out(
cons_id varchar
,data_date varchar
,subDegreeR1 DOUBLE
)with(
type = 'print'
);
insert into data_out
select
cons_id,
data_date,
subDegreeR1
from input_dh_e_mp_read_curve
MATCH_RECOGNIZE(
PARTITION BY cons_id
ORDER BY ts
MEASURES
e2.data_date as data_date,
e2.r1 - e1.r1 as subDegreeR1
ONE ROW PER MATCH
AFTER MATCH SKIP TO NEXT ROW
PATTERN(e1 e2)
DEFINE
e1 as TRUE,
e2 as TRUE
);由于使用了print connector，从对应的sink的taskmanager.out日志中可以查看到输出如下：
task-1> (+)100000002,20190717,0.35999999999999943
task-1> (+)100000002,20190718,2.4700000000000006对比期望输出（表2），20190717和20190718两个窗口的数据均正确，表明业务逻辑正确，但此输出与期望输出有少许差异：
（1）20190719的数据没有输出，这是因为我们设置了watermark，测试环境下20190719之后没有数据进来触发20190719对应的窗口的结束。
四、其他说明
1、对比使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算（1），我们可以看出使用CEP开发代码非常简洁，所以在跨事件处理的情况下CEP还是非常的合适。从另外一个方面讲，同样的需求有不同的实现方式，所以融会贯通Blink SQL中的各种语法，利用更合适的语法来实现业务需求，将可能大大提升工作效率和业务性能。
2、在实现本案例时，笔者发现使用CEP时有如下需要注意的地方：
（1）partiton by里的字段（如本案的cons_id），默认会带到输出里，若同时在MEASURES中定义，则可能会报类似如下错误：
(2)define及其内容必须定义，否则前端页面提示类似如下错误：
