FlinkCEP入门

1. 概述

Flink CEP(Complex Event Processing)是基于DataStrem API构建用于复杂事件处理的组件库，CEP的底层核心是状态(stat)机制。具体的处理过程是，把事件流中的一个个简单事件，通过一定的规则匹配组合起来，这就是“复杂事件”；然后基于这些满足规则的一组组复杂事件进行转换处理，得到想要的结果进行输出。总结起来，复杂事件处理(CEP)的流程可以分成三个步骤：
(1)定义一个匹配规则，匹配规则就是模式，主要由两部分组成，每个简单事件的特征和简单事件之间的组合关系
(2)将匹配规则应用到事件流上，检测满足规则的复杂事件
(3)对检测到的复杂事件进行处理，得到结果进行输出

2. 使用场景

CEP主要用于实时流数据的分析处理。CEP可以帮助在复杂的、看似不相关的事件流中找出那些有意义的事件组合，进而可以接近实时地进行分析判断、输出通知信息或报警。这在企业项目的风控管理、用户画像和运维监控中，都有非常重要的应用：

• 风险控制：当一个用户行为符合了异常行为模式，比如短时间内频繁登录并失败、大量下单却不支付(刷单)，就可以向用户发送通知信息，或是进行报警提示、由人工进一步判定用户是否有违规操作的嫌疑。这样就可以有效地控制用户个人和平台的风险
• 用户画像：利用CEP可以用预先定义好的规则，对用户的行为轨迹进行实时跟踪，从而检测出具有特定行为习惯的一些用户，做出相应的用户画像。基于用户画像可以进行精准营销，即对行为匹配预定义规则的用户实时发送相应的营销推广；这与目前很多企业所做的精准推荐原理是一样的
• 运维监控：对于企业服务的运维管理，可以利用CEP灵活配置多指标、多依赖来实现更复杂的监控模式。
  Flink CEP的应用场景非常丰富。很多大数据框架如Spark、Samza、Beam等都提供了不同的CEP解决方案，但没有专门的库(library)。而Flink提供了专门的CEP 库用于复杂事件处理，可以说是目前CEP的最佳解决方案。