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：
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。
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。
在SELECT或flatSelect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。
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 gpsEvents = ...;
// 定义模式，车速高于120km/h且持续时间超过1分钟
Pattern speedHighPattern = Pattern.<GPSEvent>begin("speedHigh")
.where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(GPSEvent value) {
return value.getSpeed() > 120;
}
})
.next("duration")
.where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(GPSEvent value) {
return value.getDuration() > 60;
}
});
// 创建PatternStream
PatternStream patternStream = CEP.pattern(gpsEvents, speedHighPattern);
// 提取匹配的事件
patternStream.select(new PatternSelectFunction() {
@Override
public String select(Map> 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。
