复杂事件处理(CEP),在企业内部实践中,又常被称作规则引擎。随着实时数仓的发展,CEP 会成为很多实时计算相关团队的另一个大的发展方向。如果大家对实时计算感兴趣,欢迎阅读其他文章: 实时计算系列(1) - Why no…
通常,CEP引擎具有内置的运算符,例如时间窗口和集成到其查询语言中的时间事件序列。CEP引擎(如流处理引擎)无法处理规则中的异步和同步事件。他们也很难处理“过去” - 意味着在一段时间后使事件无效。然而,与流处理引擎相比,它们通常具有更好的模式匹配功能,这可以在运行时进行更好的异常检测,因此我们给它们更好的分...
随着流事件的不断流入,为每个匹配结果独立维护缓存区占用内存会越来越大。所以Flink CEP 提出了共享缓存区的概念(SharedBuffer),就是用一个共享的缓存区来表示上面三个缓存区。 在共享缓冲区实现里头,Flink CEP 设计了一个带版本的共享缓冲区。它会给每一次匹配分配一个版本号并使用该版本号来标记在这次匹配中的所...
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Drools Fusion既是规则引擎,又可以作为CEP。除了="/2013/12/21/event_in_CEP.html"title="事件定义">事件定义和时间推理之外,对于引擎本身也会有一些不同的使用。主要体现在会话时钟、流模式、滑动窗口和对事件的内存管理。 会话时钟 由于事件的时间性,处理事件时需要一个参考时钟。 这个参考时钟在会话配置...
Flink不仅有优秀的Checkpoint机制(流式数据快照)、Watermark机制(解决乱序问题),还有及其强大的规则引擎--CEP(Complex Event Processing复杂事件处理)。他就像是一个正则表达式一样,从一串串流动的数据中,按照规则提取所需的数据进行加工处理。 CEP的使用场景
CEP 在 Flink 中以库形式存在，不与 Flink 底层引擎代码绑定，但继承了低级 API。在 Flink 内部，CEP 实现分为规则解析、规则匹配和匹配事件提取三个步骤。规则解析生成 NFA（Non-determined Finite Automaton）状态转移图，接收数据进行匹配，并存储中间状态以进行多次匹配。匹配完成后，提取匹配事件列表...
CEP规则引擎的核心就是一个规则引擎,它能够根据预先定义的规则来对实时数据进行过滤、匹配和处理。 在设计CEP规则引擎的表结构时,需要考虑到以下几个方面。 首先是事件表的设计。事件表用于存储输入的实时数据,包括事件的类型、时间戳、关联的属性等。在设计事件表时,需要根据具体的业务需求来确定事件的属性和数据类型...
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Drools是一款基于Java的开源规则引擎，实现了将业务决策从应用程序中分离出来。本文是作为一个技术角度进行...