cep-architecture 实现难点 由于和 BI 场景不同,以及规则引擎的输出结果直接和用户终端的表现挂钩,所以在实现上相比一般的实时数仓场景更加严谨,具体体现在: 组件复杂程度高: 以上面的架构图为例,进入 CEP 的数据流是多种多样的,可能存在窗口计算、多流 Join 等复杂处理,CEP 规则引擎输出的数据,需要经过各种校验、...
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数,因为这是CEP引擎的优势之一。 CEP发动机是否适应? 灵活性是这些规则引擎的一个...
Flink规则引擎CEP是一个用于复杂事件处理的强大工具,通过快速检测输入事件流中的事件序列模式并对其进行分析和处理,可以让开发人员轻松实现各种复杂业务需求,如金融风控、广告推荐等。 Flink规则引擎CEP的核心是一个灵活而强大的模式匹配引擎,可以处理多种类型的事件流,并根据给定的规则,筛选出满足条件的事件序列。模式匹配...
实时数据处理有很多的应用场景,这些场景需要一种灵活、高效、简单易操作的能力来应对。 Flink通过类似于正则表达式的CEP来完成这些功能。我们可以通过很少的一段代码,定义一个CEP规则,规则可以设置模式匹配类型,比如只匹配一次、匹配多次等,还需要设置模式有效期。 为了应对流数据的扰动,Flink的CEP还设置了严格连续、宽松...
实际上Flink CEP 首先需要用户创建定义一个个pattern,然后通过链表将由前后逻辑关系的pattern串在一起,构成模式匹配的逻辑表达。然后需要用户利用NFACompiler,将模式进行分拆,创建出NFA(非确定有限自动机)对象,NFA包含了该次模式匹配的各个状态和状态间转换的表达式。整个示意图就像如下: ...
实时计算系列(3) - 基于 Flink CEP 的规则系统 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: ...
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
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...
规则引擎的核心作用在于将复杂、易变的规则从系统中抽离出来,由灵活可变的规则来描述业务需求。由于很多业务场景,包括酒旅运营实时触达场景,规则处理的输入或触发条件是事件,且事件间有依赖或时序的关系,所以规则引擎经常和CEP(复合事件处理)结合起来使用。
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