文章目录
一、前言
二、Flink CEP
一、前言
什么是复杂事件处理 CEP？
简而言之，就是由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。
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，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
CEP 用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流。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。
看起来很简单，但是它有很多不同的功能：
输入的流数据，尽快产生结果
在 2 个 event 流上，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。但是 Flink 提供了专门的 CEP library。
