有flink cep的教程或者demo可以分享一下吗？

当然，Flink CEP是一个复杂事件处理的库，用于处理事件流中的模式匹配和事件序列分析。以下是一些关于Flink CEP的教程和示例：

1. 首先，您需要准备测试数据。这可能包括上游Kafka Topic，您可以在云消息队列Kafka版控制台上创建一个名为demo_topic的Topic，用于存放模拟的用户行为日志。

2. Flink CEP的一个典型应用场景是获取用户实时登录的信息，并检测出在3秒内重复登录三次失败的用户，然后推送一条告警信息。例如，用户登录的数据可能包括用户、IP和类型等信息。

3. Flink CEP API允许您指定想在数据流中检测的模式，并讲述如何检测匹配的事件序列并进行处理。此外，该文档还涵盖了Flink在按照事件时间处理迟到事件时的假设，以及如何从旧版本的Flink向1.3之后的版本迁移作业。

4. 除了API讲解，还有一本Flink CEP兵书全面系统地介绍了Flink CEP相关知识点以及相关代码讲解。内容包括Flink CEP与流式处理的区别、原理、各种模式、跳过策略、模式匹配和水位线的讲解等。

官网文档地址，搜cep ，此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

当然可以！以下是一个简单的Flink CEP（复杂事件处理）的教程和示例代码：

1. 首先，确保你已经安装了Apache Flink。你可以从官方网站下载并按照说明进行安装。

2. 创建一个新的Java项目，并将以下依赖项添加到你的项目中（以Maven为例）：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.13.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
        <version>1.13.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-cep_2.11</artifactId>
        <version>1.13.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

1. 创建一个名为FlinkCEPExample的Java类，并在其中编写以下代码：

```java
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.cep.PatternSelectFunction;
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlinkCEPExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 输入数据流，这里使用一个包含事件的字符串数组作为示例
    DataStream<String> text = env.fromElements("event1", "event2", "event3", "event4");

    // 解析事件，将每个事件拆分为事件类型和时间戳
    DataStream<Event> parsed = text.map(new MapFunction<String, Event>() {
        @Override
        public Event map(String value) throws Exception {
            String[] parts = value.split(",");
            return new Event(parts[0], Long.parseLong(parts[1]));
        }
    });

    // 定义事件模式，例如连续两个事件类型为"event2"的事件之间的时间间隔不超过5秒为有效事件序列
    Pattern<Event, ?> pattern = Pattern.<eq("type", "event2")
            .where(new SimpleCondition<Event>() {
                @Override
                public boolean filter(Event value) throws Exception {
                    return getHistogram().contains(value.timestamp - lastTimestamp);
                }
            })
            .within(Time.seconds(5));

    // 应用模式选择函数，将符合条件的事件序列映射为特定格式的结果输出，这里简单地打印输出结果中的事件类型和时间戳差值
    DataStream<Result> result = parsed.keyBy("type") // 根据事件类型分组
            .timeWindow(Time.seconds(10)) // 定义窗口大小为10秒
            .allowedLateness(Time.seconds(5)) // 允许最多延迟5秒的数据被处理
            .apply((KeyedStream<Event, String> keyedStream, Time window) -> {
                List<Event> eventList = keyedStream.getSideOutput(PatternSelectFunction.class).collect(Collectors.toList()); // 获取符合条件的事件序列列表
                for (int i = 0; i < eventList.size() - 1; i++) { // 遍历事件序列列表，计算相邻事件的时间戳差值并输出结果
                    long timestampDifference = eventList