目录

1 CEP的概念

2 CEP特点

3 CEP的开发基本开发规则

4 CEP的匹配规则

4.1 条件匹配

4.2 模式匹配

4.3 量词

4.4 超时

1 CEP的概念

一个或多个简单事件构成的事件流满足通过一定的匹配规则，然后输出用户想得到的数据，满足规则的复杂事件。

2 CEP特点

具有低延迟，高吞吐的处理

3 CEP的开发基本开发规则

1）定义规则

//begin("规则的名字")
//.where()条件
//创建where()中的IterativeCondition
Pattern  pattern= Pattern.begin("start").where(
                new IterativeCondition() {
                    @Override
                    public boolean filter(WaterSensor value, Context ctx) throws Exception {
                        return "sensor_1".equals(value.getId());
                    }
                }
        )

2）应用规则

//sensor为来源数据
//pattern为定义的规则
PatternStream sensorPM = CEP.pattern(sensorDS, pattern);

3）匹配结果

//匹配结果
SingleOutputStreamOperator resultDS = sensorPM.select(new PatternSelectFunction() {
            @Override
            public String select(Map> pattern) throws Exception {
                return pattern.toString();
            }
        });

4 CEP的匹配规则

4.1 条件匹配

1）简单匹配

Pattern
    .begin("start")
        .where(_._1 == "a")// 并且条件

2）组合条件

Pattern
    .begin("start")
        .where(_._1 == "a")
        .or(_._1 == "b") // 或条件

4.2 模式匹配

1）严格近邻

严格的满足联合条件, 当且仅当数据为连续的a,b时，模式才会被命中。如果数据为a,c,b，由于a的后面跟了c，所以a会被直接丢弃，模式不会命中。如下图

Pattern
    .begin("start")
        .where(_._1 == "a")
    .next("next")
        .where(_._1 == "b")

2）宽松近邻

松散的满足联合条件, 当且仅当数据为a,b或者为a,c,b，模式均被命中，中间的c会被忽略掉。

Pattern
    .begin("start")
        .where(_._1 == "a")
    .followedBy("followedBy")
        .where(_._1 == "b")

3）非确定性宽松近邻

非确定的松散满足条件, 当且仅当数据为a,c,b,b时，对于followedBy模式而言命中的为{a,b}，对于followedByAny而言会有两次命中{a,b},{a,b}

Pattern
    .begin("start")
        .where(_._1 == "a")
    .followedByAny("followedByAny")
        .where(_._1 == "b")

4.3 量词

1）固定次数（N）

times(n) 表示当前条件匹配n次，之后当作一个整体，再与其他事件产生关联。

2）多次数

time(m,n)表示当前条件匹配m次到n次都可以。

4.4 超时

whithin(TIme.seconds(5)) 表示在规定时间内进行规则匹配