有flink cep的教程或者demo可以分享一下吗？-[阿里云_云淘科技]

有flink cep的教程或者demo可以分享一下吗？

以下为热心网友提供的参考意见

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”

以下为热心网友提供的参考意见

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 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 parsed = text.map(new MapFunction() {
        @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 pattern = Pattern.<eq("type", "event2")
            .where(new SimpleCondition() {
                @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 = 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 keyedStream, Time window) -> {
                List 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