前言 在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(?基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计）。本期文章，我们需要学习的是恶意登录监控模
我们在看直播的时候，不管对于主播还是用户来说，非常重要的一项就是弹幕文化。为了增加直播趣味性和互动性, 各大网络直播平台纷纷采用弹窗弹幕作为用户实时交流的方式，内容丰富且形式多样的弹幕数据中隐含着复杂的用户属性与用户行为, 研究并理解在线直播平台用户具有弹幕内容审核与监控、舆论热点预测、个性化摘要标注等多方面的应用价值。
对于你喜欢的事想去做的事,你必须付出百分之一千的努力你知道这一路可能会有很多困难，会有坚持不下去想要放弃的时候也有时候，你不一定会得到你想要的结果,但你—定要相信。
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 8 篇文章，为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之订单支付实时监控的内容！通过本期内容，我们可以实现通过使用CEP和Process Function来实现订单支付实时监控的功能，还能学会通过connect 和 join来实现flink双流join的功能，可谓干货满满！受益的朋友记得三连支持一下 ~
导读：继Wormhole的设计思想介绍和功能介绍之后，相信大家对Wormhole已经有了初步的了解。2018年7月31日，我们发布了Wormhole_0.5新版本，与以往基于Spark计算引擎的版本相比，该版本新增了基于Flink计算引擎的流式处理功能，主要关注低延迟和CEP。基于Flink计算引擎版本具体内容是什么呢？还请各位看官移步正文~
（1）定义 复合事件处理（Complex Event Processing，CEP）是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更复杂的复合事件。 （2）特征 CEP的特征如下： 目标：从有序的简单事件流中发现一些高阶特征； 输入：一个或多个简单事件构成的事件流； 处理：识别简单事件之间的内在联系，多个符合一定规则的简单事件构成复杂事件； 输出：满足规则的复杂事件。
摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。主要内容包括：
一个月内成交了2000万股，而该股票的流通股为1亿股，则该股票在这个月的换手率为20%。
问题导读 1.Flink CEP是什么？ 2.Flink CEP可以做哪些事情？ 3.Flink CEP和流式处理有什么区别？ 4.Flink CEP实现方式有哪些？ Flink CEP在Flink里面还是比较难以理解的。有的老铁甚至以为和Flink流式处理是差不多的。其实Flink CEP跟流式处理确实有相似的地方。但是Flink CEP处理的是流式数据，但是却并不是流式处理（datastream）。后面给大家详细讲解。 Flink CEP有的大家甚至不知道CEP是什么？CEP在Flink未产生以前，已经有CEP，并不是有了Flink才有CEP，我们这里重点是讲Flink CEP。CEP本身的含义是复杂事件处理。那么它为什么可以处理复杂事件，这就跟它的原理有关系了。所以我们需要了解NFA，NFA是什么？它的含义是非确定有限自动状态机。我们明确它的概念是什么就可以了。后面同样也会给大家补充。 由于官网只讲了CEP的基础部分，因此我们需要给大家补充原理部分，基础（组成）部分，以及编程方面的内容。 也就是我们按照下面线路来学习： 1.首先认识Flink CEP 2.Flink CEP原理机制 3.Flink CEP编程 通过上面三部分，我们来学习Flink CEP。
摘要：本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛，在 FFA 实时风控专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
复杂事件处理(CEP)既是把不同的数据看做不同的事件，并且通过分析事件之间的关系建立起一套事件关系序列库。利用过滤，聚合，关联性，依赖，层次等技术，最终实现由简单关系产生高级事件关系。
平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营（消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等），正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的，其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。通过一些简单的实际例子，从概念原理，到如何使用，再到功能的扩展，希望能够给计划使用或者已经使用的同学一些帮助。
数据，已经渗透到当今各行各业的价值创造过程中，成为核心生产要素之一。海量数据的挖掘和运用，已经初见成效。各大厂也在不断尝试用新的流式计算框架来对数据进行处理。其中Flink就是一个非常耀眼的存在。今天，这篇文章就重点介绍一下Flink作为一个实时流处理引擎，其最核心的时间和窗口机制。
状态管理是流计算系统的核心问题之一。在实现流数据的关联操作时，流计算系统需要先将窗口内的数据临时保存起来，然后在窗口结束时，再对窗口内的数据做关联计算。在实现时间维度聚合特征计算和关联图谱特征计算时，更是需要创建大量的寄存用于记录聚合的结果。而CEP的实现，本身就与常说的有限状态机（Finite-state machine，FSM）是密切相关的。不管是为了关联计算而临时保存的数据，还是为了保存聚合计算的数据，抑或是CEP里的有限状态机，这些数据都是流计算应用开始运行之后才创建和积累起来。如果没有做持久化操作，这些数据在流计算应用重启后会被完全清空。正因为如此，我们将这些数据称之为流计算应用的“状态”。从各种开源流计算框架的发展历史来看，大家对实时流计算中的“状态”问题也是一点点逐步弄清楚的。
一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件
随着无处不在的传感器网络和智能设备不断收集越来越多的数据，我们面临着以近实时的方式分析不断增长的数据流的挑战。 能够快速响应不断变化的趋势或提供最新的商业智能可能是公司成功或失败的决定性因素。 实时处理中的关键问题是检测数据流中的事件模式。
内容来源：2018 年 6 月 23 日，阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
无状态计算实现的复杂度相对较低，实现起来较容易，但是无法完成提到的比较复杂的业务场景:
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 9 篇文章，也是该系列的最后一篇，为大家带来电商常见的指标汇总和对前8篇文章做一个的阶段性的总结，并融入一些我自己的思考，希望大家能够从中受益，感谢阅读！
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。 Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。
作者 | 梁李印，滴滴出行大数据架构部技术专家。梁李印将于5月18-19日在上海A2M峰会分享《滴滴实时计算平台架构与实践》话题，更多峰会议题请至A2M峰会官网查看，点击底部阅读原文可直达官网。
在Spark中有DataFrame这样的关系型编程接口，因其强大且灵活的表达能力，能够让用户通过非常丰富的接口对数据进行处理，有效降低了用户的使用成本。Flink也提供了关系型编程接口Table API以及基于Table API的SQL API，让用户能够通过使用结构化编程接口高效地构建Flink应用。同时Table API以及SQL能够统一处理批量和实时计算业务，无须切换修改任何应用代码就能够基于同一套API编写流式应用和批量应用，从而达到真正意义的批流统一
关于关联分析，也就是关联挖掘，是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。
摘要：本文整理自阿里云高级开发工程师 Apache Flink Committer、Flink 1.16 Release Manager 黄兴勃（断尘），在 FFA 2022 核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
在程序计算过程中，在Flink程序内部存储计算产生的中间结果，并提供给后续Function或算子计算结果使用。（如下图所示）
FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。 它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，有机会掌握数据中重要的那部分。
场景描述：Flink CEP 是 Flink 的复杂处理库。它允许用户快速检测无尽数据流中的复杂模式。不过 Flink CEP 仅可用于通过 DataStream API处理。我们知道Flink 的每个模式包含多个状态，模式匹配的过程就是状态转换的过程，每个状态(state)可以理解成由Pattern构成，为了从当前的状态转换成下一个状态，用户可以在Pattern上指定条件，用于状态的过滤和转换。
FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理库。它提供了丰富的API，允许您在不停止的事件流中检测事件模式，并对复杂事件做相应处理。模式匹配是复杂事件处理的一个有力的保障，应用场景包括受一系列事件驱动的各种业务流程，例如在正常的网略行为中侦测异常行为；在金融应用中查找价格、交易量和其他行为的模式。
规则引擎通常对我们的理解就是用来做模式匹配的，在数据流里面检测满足规则要求的数据。有人会问为什么需要规则动态变更呢？直接修改了规则把服务重启一下不就可以了吗，这个当然是不行的，规则引擎里面通常会维护很多不同的规则，例如在监控告警的场景下，如果每个人修改一下自己的监控阈值，就重启一下服务，必然会影响其他人的使用，因此需要线上满足规则动态变更加载。本篇基于Flink-Cep 来实现规则动态变更加载，同时参考了Flink中文社区刘博老师的分享(https://developer.aliyun.com/article/738454)，在这个分享里面是针对在处理流中每一个Key使用不同的规则，本篇的讲解将不区分key的规则。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。 Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。 此外，Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库，例如： Flink ML，Flink 的机器学习库，提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。 Gelly，Flink 的图计算库，提供了图计算的相关API及多种图计算算法实现。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务：
第三条规则可以理解为数据流去重，我在上一节已经介绍过了。为了更加专注于计算商品的订单流失量，本篇文章不再关注数据去重。
一、Flink简介 二、Flink 部署及启动 三、Flink 运行架构 四、Flink 算子大全 五、流处理中的 Time 与 Window 六、Flink 状态管理 七、Flink 容错 八、Flink SQL 九、Flink CEP 十、Flink CDC 十一、基于 Flink 构建全场景实时数仓 十二、Flink 大厂面试题
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
上一篇文章，我们介绍了UDF，可以帮用户自定义函数，从而在使用Flink SQL中，能够得心应手的处理一些数据问题。今天我们来学习一下Flink是如何处理CEP问题的。本文会分为两个部分，概念介绍部分和代码案例部分。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink CEP[1] 是在 Flink 上层实现的复杂事件处理库。本文将为您详细介绍如何使用 Flink CEP 实现对复杂事件的处理。示例程序使用 D
愉悦的一周又要开始了，本周菌哥打算用几期文章为大家分享一个之前在B站自学的一个项目——基于flink的电商用户行为数据分析。本期我们先对项目整体功能和模块做一个介绍。
flink CEP（Complex event processing），是在Flink之上实现的复杂事件处理库，可以允许我们在不断的流式数据中通过我们自己定义的模式（Pattern）检测和获取出我们想要的数据，然后对这些数据进行下一步的处理。通过各种pattern的组合，我们可以定义出非常复杂的模式来匹配我们的数据。
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样，它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
相信小伙伴们对于Flink一定不会感到陌生，作为连续三年蝉联第一，荣膺全球最活跃的 Apache 开源项目，Flink在中国的热度也一直是居高不下。近几年，在社区的推动下，Flink 技术栈在越来越多的公司开始得到应用，因此在大数据的求职招聘中，对于Flink的着重考察也变得越来越重要。本期文章，菌哥就带大家来总结一下，在面试过程中，Flink常被问到的知识点有哪些？如果本文对你有帮助，记得在看完之后，一键三连(✧◡✧)
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
Flink Forward 是由 Apache 官方授权，用于介绍 Flink 社区最新动态、发展计划以及各一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验的会议。Flink Forward 以前只在美国和德国举办，2018年12月20日首次来到中国。腾讯云大数据团队参加了会议并在会上介绍团队在公有云流计算平台服务化过程中的一些监控运维经验。
Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果(状态)进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中，但是当task挂掉，那么这个task所对应的状态都会被清空，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。想要保证 At -least-once 和 Exactly-once，需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中，Flink提供了堆内内存、堆外内存、HDFS、RocksDB等存储介质。
FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理（CEP）库。 它允许你在×××的事件流中检测事件模式，让你有机会掌握数据中重要的事项。
1）Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型;
本⽂主要针对波分运营管理系统展开介绍，即波分事件中⼼主要⽬的与技术⼿段浅谈。⽽开放光系统运营关键核⼼就是事件（event），运营事件的⽬标是⼀个事件解决⽹络的⼀个具体的问题。事件中⼼则是将⽹络所经历的所有事件准确的记录并汇集在⼀起。事件中⼼的每个事件需要准确描述⼀个具体的问题，并描述该问题带来的影响。所以我们研发了波分数据处理平台，其包含对性能数据标准定义、采集、数据实时计算功能。
有界数据集对开发者来说都很熟悉，在常规的处理中我们都会从Mysql，文本等获取数据进行计算分析。我们在处理此类数据时，特点就是数据是静止不动的。也就是说，没有再进行追加。又或者说再处理的当时时刻不考虑追加写入操作。所以有界数据集又或者说是有时间边界。在某个时间内的结果进行计算。那么这种计算称之为批计算，批处理。Batch Processing
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