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在Flink用CEP的话需要怎么整理的呢？[阿里云]

在Flink用CEP的话需要怎么整理的呢？假设我有一组数据a1 a2 a3 a4 a5 a6 b
我想筛出来下面的这个样子
a1 a2
a1 a3
a1 a4
a1 a5
a1 a6
a1 b
或者
a1 a2
a1 a2 a3
a1 a2 a3 a4
a1 a2 a3 a4 a5
a1 a2 a3 a4 a5 a6
a1 a2 a3 a4 a5 a6 b

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1 条回复 A 作者 M 管理员

  1. 在Flink中使用CEP（Complex Event Processing）库来实现您的需求，您可以按照以下步骤进行整理：

    1. 首先，您需要将输入数据转换为Flink的DataStream对象。假设您的数据是一个字符串列表，可以通过fromCollection()方法将其转换为DataStream。例如：

      List<String> input = Arrays.asList("a1", "a2", "a3", "a4", "a5", "a6", "b");DataStream<String> dataStream = env.fromCollection(input);

    2. 接下来，您需要定义CEP模式并应用于数据流上。根据您的需求，有两种可能的模式。

      a) 要筛选出"a1"与后续记录的组合，您可以使用严格近邻模式（Strict Contiguity）。此模式要求事件按顺序连续出现。

      Pattern<String, ?> pattern = Pattern.>begin("a1").followedByAny().where(new SimpleCondition<String>() {    @Override    public boolean filter(String value) {        return !value.equals("b");    }});

      b) 要筛选出"a1"与后续记录的逐渐增长的组合，您可以使用宽松近邻模式（Relaxed Contiguity）。此模式允许事件之间存在间隔。

      Pattern<String, ?> pattern = Pattern.>begin("a1").followedByAny(    Pattern.>begin("a1").followedByAny().where(new SimpleCondition<String>() {        @Override        public boolean filter(String value) {            return !value.equals("b");        }    }));

    3. 应用CEP模式并提取匹配的结果。在Flink中，您可以使用CEP.pattern()方法将模式应用于数据流，并使用select()方法选择特定的结果。例如：

      PatternStream<String> patternStream = CEP.pattern(dataStream, pattern);DataStream<String> resultStream = patternStream.select((Map<String, List<String>> patternMatch) -> { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("a1"); for (String key : patternMatch.keySet()) {     sb.append(" ").append(key); } return sb.toString();});
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  2. 楼主你好，看了你的问题，我试着来解答你的问题，在Flink中使用CEP库进行数据处理。

    如果需要对一组数据进行这种组合匹配，可以先将这组数据转换为 DataStream 类型，然后使用 CEP.pattern() 方法来匹配并过滤数据。

    具体实现过程如下：

    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.cep.CEP;import org.apache.flink.cep.PatternFlatSelectFunction;import org.apache.flink.cep.PatternStream;import org.apache.flink.cep.PatternTimeoutFunction;import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.IterativeCondition;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import org.apache.flink.util.Collector;import java.util.List;import java.util.Map;public class CEPExample {    public static void main(String[] args) {        // 创建一个数据流        DataStream input = ...        // 将数据转换为 Tuple2 后，根据 a 和 b 字符串分流        DataStream> stream = input.map(str -> {            String[] arr = str.split(" ");            return Tuple2.of(arr[0], arr[1]);        })        .split((OutputSelector>) value -> {            List list = new ArrayList<>();            if (value.f0.equals("a")) {                list.add("a");            } else if (value.f0.equals("b")) {                list.add("b");            }            return list;        });        // 定义一个 CEP 的 Pattern，用于匹配数据        Pattern, ?> pattern = Pattern.>begin("start")            .where(new IterativeCondition>() {                @Override                public boolean filter(Tuple2 value, Context> ctx) throws Exception {                    return value.f0.equals("a");                }            })            .followedByAny("next")            .where(new IterativeCondition>() {                @Override                public boolean filter(Tuple2 value, Context> ctx) throws Exception {                    return !value.f0.equals("a");                }            })            .within(Time.seconds(10));        // 将 Pattern 应用到数据流中        PatternStream> patternStream = CEP.pattern(stream.select("a"), pattern);        // 定义一个 PatternFlatSelectFunction，用于将多个匹配项输出        PatternFlatSelectFunction, Tuple2> flatSelectFunction =                (Map>> patternMap, Collector> collector) -> {                    List> startList = patternMap.get("start");                    List> nextList = patternMap.get("next");                    for (Tuple2 start : startList) {                        if (nextList != null) {                            for (Tuple2 next : nextList) {                                collector.collect(Tuple2.of(start.f1, next.f1));                            }                        } else {                            collector.collect(Tuple2.of(start.f1, ""));                        }                    }                };        // 将匹配结果输出到控制台        patternStream.flatSelect(flatSelectFunction).print();        // 执行任务        env.execute("CEP Example");    }}

    上面示例中，针对每个 a 字符串，会输出与其匹配的所有 b 字符串，例如：

    a1 ba1 a2a1 a3a1 a4a1 a5a1 a6

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