一、简介 今天给大家分享的内容是FlinkCEP,中文意思就是复杂事件处理。 那么何为CEP呢? 听起来好像很复杂,实际上就是基于事件流进行数据处理,把要分析的数据抽象成事件,然后将数据发送到CEP引擎引擎就会根据事件的输入和最初注册的处理模型,得到事件处理结果。 直白一点就是:对连续的传入事件进行模式匹配 二、应用场景 CEP应用场景具有几个共同而明显的特点: • 通常需要处理巨量的事件,
转载 2024-05-27 23:59:42
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什么是复杂事件CEP?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架构CEP-NFACEP-NFA是什么?Flink 的每个模式包含多个状态,模式匹配的过程就
转载 2024-03-26 09:44:30
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在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中,他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点,还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。 在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会
一、需求说明:对页面日志数据进行ETL,对跳出用户进行标记后输出到Kafka。跳出用户定义: 条件1:不是从其他页面跳转过来的页面,是一个首次访问页面。日志数据表现为不存在last_page_id字段。 条件2:距离首次访问结束后10秒内,没有对其他的页面再进行访问。ps:该需求一般为实时项目中对kafka日志数据进行消费后处理,后续输出到kafka计算页面跳出率用于运营分析使用,该文重点在于代码
pattern 检测生成 Alert 首先,开发人员要在 DataStream 流上定义出模式条件,之后 Flink CEP 引擎进行模式检测,必要时生成告警。为了使用 Flink CEP,我们需要导入依赖:<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-cep
什么是 CEP ?CEP 是 Complex Event Processing 的缩写,将这一类事件处理单独区分出来的核心原因就是计算范式相比普通的实时计算要更加“复杂”,这个复杂不是业务逻辑上的,而是在技术上需要结合不同的计算范式,举例如下:结合了时序的上下文:如风控场景识别了作弊的行为序列后,给「先做 xx,后做 xx,再做 xx」的用户进行封禁;结合了否定的语义:如电商营销场景给「浏览商品后
转载 2024-07-01 21:56:47
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FLINK流式概念整理 –动态表1、将流转换为动态表。 2、在动态表上计算一个连续查询,生成一个新的动态表。 3、生成的动态表被转换回流。–时间属性 时间属性可以像普通的时间戳的列一样被使用和计算。 一旦时间属性被用在了计算中,它就会被物化,进而变成一个普通的时间戳。 普通的时间戳是无法跟 Flink 的时间以及watermark等一起使用的,所以普通的时间戳就无法用在时间相关的操作中。–注意列计
11 Flink CEP 简介复杂事件处理 CEP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
转载 2024-09-24 09:31:33
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CEP的使用场景CEP其实就是一个规则引擎,把符合规则的所有数据都拉出来。Flink在实时处理的超高性能非常适合做一些实时逻辑判断的事情,比如风控。如上图所示,原始数据流中源源不断的走过非常多的数据,我们定义一个CEP,假设是某个IP地址连续抢5个红包。一旦数据流中出现这种情况,Flink会迅速锁定,交给后续处理。所以CEP会非常适合流式数据中的各种逻辑判断,适用一些实时性要求非常高的场景,比如异
原创 2021-03-18 20:36:42
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Flink提供了非常强大的CEP规则引擎,实现实时数据提取
原创 2021-07-15 16:55:04
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CEP复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理(CEP)库CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式,让我们有机会掌握数据中重要的部分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CEP 的特点• 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
转载 2024-03-17 10:42:36
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Flink简介          Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:DataSet API:对静态数据进行批操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布
文章目录概述定义为什么使用Flink应用行业和场景应用行业应用场景实时数仓演变Flink VS Spark架构系统架构术语无界和有界数据流式分析基础分层API运行模式作业提交流程顶层抽象流程基于Yarn 会话(Session)模式 概述定义截止至今大数据计算框架引擎大致经历以下四代:第一代计算引擎:Hadoop MapReduce第二代计算引擎:Tez第三代计算引擎:Spark第四代计算引擎:F
1、背景日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样,主流的有以下几种日志:filebeat采集到的文本日志,格式多样winbeat采集到的操作系统日志设备上报到logstash的syslog日志接入到kafka的业务日志以上通过各种渠道接入的日志,存在2个主要的问题:格式不统一、不规范、标准化不够如何从各类日志中提取出用户关心的指标,挖掘更多的业务价值为了解决上面2个问题,我们基于flink和droo
转载 2024-04-26 11:05:23
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文章目录1、简介2、Flink CEP三种状态迁移边3、Flink CEP模式匹配过程 1、简介Flink CEPFlink的复杂事件处理库,允许用户快速快速检测无尽数据流中的复杂模式。但是CEP仅仅限于对DataStream API进行处理,Flink每个模式包含很多种状态,模式匹配过程就是状态转换的过程,每个状态可以理解成由Pattern构成,为了当前的状态转换成下一个状态,用户可以在Pa
转载 2023-11-18 20:39:16
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文章目录一.什么是CEP二.CEP特点三. Pattern API3.1 个体模式(Individual Patterns)3.2 组合模式(Combining Patterns)3.3 模式组3.3.1 模式的检测3.3.2 匹配事件提取3.3.3 超时事件提取参考: 一.什么是CEP复杂事件处理(Complex Event Processing,CEPFlink CEP是在Flink中实现
文章目录FlinkCEP——Flink的复杂事件处理FlinkCEP 简单流程Pattern API个体模式(Individual Patterns)量词条件模式组(Groups of Patterns)近邻引入 FlinkCEP——Flink的复杂事件处理FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理 (CEP)库。它使您可以检查无穷无尽的事件流的事件模型,从而使您有机会掌握数据中的重要
转载 2024-04-06 10:36:07
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目录1. 什么是Flink CEP2. CEP的使用准备3. Individual Patterns(单个模式)3.1 times、oneOrMore、timesOrMore(不连续匹配)3.2 consecutive(限定连续匹配)3.3 allowCombinations(不确定的不连续匹配)3.3 指定条件的方法3.3.1 where3.3.2 or3.3.3 until3.3.4 sub
文章目录 我们分析过 CEP 检测处理的流程,可以认为检测匹配事件的过程中会有“初始(没有任何匹配)”“检测中(部分匹配成功)”“匹配成功”“匹配失败”等不同的“状态”。随着每个事件的到来,都会改变当前检测的“状态”;而这种改变跟当前事件的特性有关、也跟当前所处的状态有关。这样的系统,其实就是一个 “状态机”(state machine) 。这也正是正则表达式底层引擎的实现原理。所以 Flink
转载 2024-02-14 13:50:29
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背景:我们的引擎是Egret,使用的是原生的EUI,转微信小游戏;工程第一版出来后使用PerfDog测试一波数据。结果发现很多问题,本文主要分两部分第一部分主要介绍通过PerfDog发现问题,第二部分主要介绍通过PerfDog的数据定位并解决问题。PerfDog具体操作可以看文档PerfDog使用说明第一部分————数据分析本次的案例多见于游戏第一版时的情况,比较常见,所以拿出来做个分析。这里强调
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