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

Apache Flink 提供了 CEP（复杂事件处理）库，用于处理和分析事件流中的模式。以下是一个简单的 Flink CEP 示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.cep.CEP;
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;

public class FlinkCEPExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 从socket源读取数据
        DataStream<Event> stream = env.socketTextStream("localhost", 9000);

        // 解析事件并提取字段
        DataStream<Event> parsed = stream
                .map(new MapFunction<String, Event>() {
                    @Override
                    public Event map(String value) throws Exception {
                        String[] fields = value.split(",");
                        return new Event(fields[0], Long.parseLong(fields[1]));
                    }
                });

        // 定义一个状态描述符来存储每个用户的购买次数
        MapStateDescriptor<Integer, Integer> userPurchaseCountDescriptor = new MapStateDescriptor<>(
                "userPurchaseCount", // state name
                Types.INT, // value type
                Types.INT // return type
        );

        // 对每个用户进行分组，并计算购买次数
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> grouped = parsed
                // 按用户名分组，并使用自定义的合并函数来更新购买次数
                .keyBy(event -> event.user)
                // 使用CEP库中的PatternProcessFunction来处理事件流，并在满足特定模式时触发事件序列的输出
                // 这里我们定义了一个购买次数超过5次的模式，当满足该模式时，将输出一个购买次数超过5次的事件序列
                .process(new PatternProcessFunction<Event, String, Integer>() {
                    @Override
                    public void processElement(Event event, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        ctx.timerService().registerEventTimeTimer(event.timestamp + 5 * 1000L); // 注册一个5秒后触发的定时器
                    }

                    @Override
                    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        int purchaseCount = getRuntimeContext().getMapState(userPurchaseCountDescriptor).get(ctx.getCurrentKey());
                        if (purchaseCount >= 5) { // 如果购买次数超过5次，则输出事件序列并重置购买次数计数器
                            out.collect("User " + ctx.getCurrentKey() + " made more than 5 purchases");
                            getRuntimeContext().getMapState(userPurchaseCountDescriptor).put(ctx.getCurrentKey(), 0);
                        } else { // 如果购买次数未达到5次，则重置定时器并继续等待下一个事件到达以触发下一次检查
                            ctx.timerService().registerEventTimeTimer(ctx.timerService().currentProcessingTime() + 5 * 1000L);
                        }
                    }
                })
                // 将结果转换为字符串类型并输出到控制台
                .print();

        // 执行任务并打印结果到控制台
        grouped.print();
        env.execute("Flink CEP Example");
    }
}