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CEP Esper -如何在特定时间内触发时返回缺勤事件

CEP Esper是一种复杂事件处理(Complex Event Processing)引擎,它可以在特定时间内触发并返回缺勤事件。

复杂事件处理是一种用于实时数据分析和处理的技术,它可以从多个数据流中提取有意义的事件,并根据预定义的规则进行处理和响应。CEP Esper是其中一种常用的复杂事件处理引擎。

在特定时间内触发并返回缺勤事件是CEP Esper的一个重要功能。缺勤事件指的是在一段时间内未发生的事件。通过CEP Esper,我们可以定义一个时间窗口,并设置一个规则来检测在该时间窗口内未发生的事件。当时间窗口结束时,如果规则定义的事件未发生,则CEP Esper会触发并返回缺勤事件。

CEP Esper的应用场景非常广泛。例如,在物联网领域,可以使用CEP Esper来监测传感器数据流,当某个传感器在一段时间内未发送数据时,可以触发缺勤事件,从而及时采取相应的措施。在金融领域,可以使用CEP Esper来监测市场数据流,当某个股票价格在一段时间内未发生变化时,可以触发缺勤事件,以便及时调整投资策略。

腾讯云提供了一款与CEP Esper类似的产品,即腾讯云流数据分析(Cloud Stream Analytics)。它是一种实时数据分析服务,可以帮助用户从实时数据流中提取有意义的事件,并进行复杂事件处理。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云流数据分析的信息:腾讯云流数据分析

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CEP 概念

不仅需要对这些业务事件进行复杂的计算,过滤、关联、聚合等,同时还需要考虑这些业务事件出现的时间序列,最终才能产生有意义的事件,或触发业务流程。注意,这些计算的规则可能还会经常变化。...图5.30 5.5.2 CEP的架构 CEP的架构如图5.31所示。 ? 图5.31 CEP在逻辑上应该包括: 事件发生器通过应用系统、文件系统、数据库、互联网、人工及传感器产生事件。...CEP将数据看作一种数据流,基于规则引擎对业务过程中持续产生的各种事件进行复杂的处理,能够实现对连续数据的快速分析处理。CEP可以应用在多种业务场景,如风险分析、程序化交易等。...如果说BI实现了商业智能,那么CEP则实现了“持续智能(Continuous Intelligence)”。 5.5.3 Esper Esper是一个开源的CEP实现。...Esper是纯Java开源复杂事件事件流引擎,可以监测事件流,并在特定事件发生触发某些动作。Esper引擎是为了满足事件进行分析并做出反应等应用需求而产生的。

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事件产生者发布信息给管理者,而事件消费者则向管理者订阅信息,事件触发了下一个事件或是服务(services),当某个事件发生,系统及做出相对应的动作。 ?...相较于简单事件,复杂事件处理不仅处理单一的事件,也处理由多个事件所组成的复合事件。复杂事件处理监测分析事件流(Event streaming),当特定事件发生触发某些动作。 ?...找出事件集合的各种活动,事件聚合,过去历史中的各种因果关系,逻辑以及运算等等,触发新的事件反应。...相关开源项目 Esper – Complex Event Processing http://esper.codehaus.org/ JBoss – Drools Fusion http://www.jboss.org...(CEP) 轻松理解复合事件处理 EsperCEP Engine Complex Event Processing:An attempt at clarity on an often confusing

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什么是Flink CEP (1)

复杂事件 基于简单事件的组合而成复杂事件,复杂事件相对于简单事件就不是唯一的事件。它通过处理多个事件组成,复杂事件特定事件流发生才会进行某些动作的触发,通知、告警、触发其他事件等。...时序关系 事件事件之间都会存在时序关系,例如:A事件发生B事件的状态随A事件的改变而改变。 聚合关系 个体事件的聚合关系,例如当A事件的次数发生30次以上则触发告警信息。...层次关系 例如A事件是B事件的父类,从A类事件到B类时间是具体化的。 依赖关系 例如A事件的产生依赖与B事件触发。否则不会触发A事件。则说明A事件依赖与B事件触发。...因果关系 例如B事件触发是因为A事件的状态发生了改变,则A的改变则为因,B的触发即为果。有因才有果! 事件处理 复杂事件处理目的是通过相应的规则引擎来对实时数据做相应的数据处理策略。...例如常见的拖库行为产生的突发SQL扫描或网络带宽突增均能通过CEP来进行判定。 例如常见规则:当带宽突增、数据库资源用量突然变高直接进行预警。

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Flink 状态编程

(如下图所示) 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: CEP(复杂事件处理):获取符合某一特定事件规则的事件,状态计算就可以将接入的事件进行存储,然后等待符合规则的事件触发...最大值、均值等聚合指标(pv,uv): 需要利用状态来维护当前计算过程中产生的结果,例如事件的总数、总和以及最大,最小值等 机器学习场景,维护当前版本模型使用的参数 其他需要使用历史数据的计算...中,当从Checkpoints恢复任务,算子自己再反序列化出状态的数据结构。...一个简单的思路是: 在订单的 create 事件到来后注册定时器,15分钟后触发; 用一个布尔类型的 Value 状态来作为标识位,表明 pay 事件是否发生过。...如果 pay 事件已经发生,状态被置为true,那么就不再需要做什么操作; 而如果 pay 事件一直没来,状态一直为false,到定时器触发,就应该输出超时报警信息。

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什么是Kafka

Kafka与内存中的微服务一起使用以提供耐用性,并且可以用于向CEP(复杂事件流式传输系统)和IoT / IFTTT式自动化系统提供事件。 ##为什么选择Kafka?...Square使用Kafka作为公共汽车,将所有系统事件转移到各种Square数据中心(日志,自定义事件,度量标准等),输出到Splunk,Graphite(仪表板)以及Esper-like / CEP警报系统...Kafka可以用于快速通道系统(实时和运营数据系统),Storm,Flink,Spark流,以及您的服务和CEP系统。Kafka也用于流数据批量数据分析。 Kafka提供Hadoop。...Kafka允许您构建实时流应用程序,对流进行反应,以进行实时数据分析,转换,反应,聚合,加入实时数据流以及执行CEP(复杂事件处理)。...此外,Kafka客户和消费者可以控制读取位置(偏移量),这允许在重要错误(即修复错误和重放)重播日志等用例。

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基于flink的电商用户行为数据分析【4】| 恶意登录监控

如果一个用户短时间内频繁登录失败,就有可能是出现了程序的恶意攻击,比如密码暴力破解。...ListState,设定定时器2秒后触发,查看 ListState 中有几次失败登录 – 更加准确的检测,可以使用 CEP 库实现事件流的模式匹配 既然现在思路清楚了,那我们就尝试将方案落地...状态编程 由于同样引入了时间,我们可以想到,最简单的方法其实与之前的热门统计类似,只需要按照用户ID分流,然后遇到登录失败的事件将其保存在ListState中,然后设置一个定时器,2秒后触发...定时器触发检查状态中的登录失败事件个数,如果大于等于2,那么就输出报警信息。 在src/main/scala下创建LoginFail.scala文件,新建一个单例对象。...什么是复杂事件处理CEP 复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP) Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理(CEP)库 CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式

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事件架构」ESP和CEP有什么区别?

当您模拟一个用Rapide编写的模型,您得到的输出并不是由事件驱动的模拟器(Verilog或VHDL)生成的通常的按时间顺序排列的事件流。...在任何基于事件的实时系统中,CEP工具集就是这样开发的,用于分析事件到达(即它们“处于运动状态”)的事件CEP允许您将系统的设计约束定义为事件模式,并实时监视系统的输出是否违反了这些约束。...它需要一个因果参考模型来说明事件是如何在被分析的系统中产生的。在事件到达引用这个模型来检查A和B导致C的模式需要时间。...ESP更侧重于对事件流中的数据进行高速查询,并将数学算法应用于事件数据。最初的一些商业应用,算法交易,与金融市场中的交易系统有关。CEP更关注于从企业IT和业务系统中创建的事件云中提取信息。...当这种情况发生,ESP将被扩展到包含越来越多的原始CEP元素。我曾与ESP技术人员讨论过这个问题,他们中的一些人当然知道如何在应用程序需要事件因果关系添加到其事件模式中。

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复杂事件处理的 因为CEP在Flink中被设计成算子的一种而不是单独的计算引擎,所以直接找到CepOperator.java中 来看一下它的初始化Open() ?...将 (当前水印+1) 注册成了一个定时器timer用于触发计算,和window原理一样(不知道的可以看看前面的文章) 这里主要是因为窗口是一批一批触发CEP需要逐个触发,所以用(当前水印+1)当做定时器...key拉取前面将数据放入的那个queue中数据,返回的是一个List包含这个事件时间的所有数据 然后排序,这里是二次排序,第一次排序是用的事件时间,二次排序排的是同一间的数据按什么顺序处理 然后这里ProcessEvent...一开始会获取一个共享的缓冲区主要是为了减小CEP重复数据存储的内存占用,这里不讲了因为CEP论文里面有,比较复杂 这里process()方法就是具体逻辑了,返回了一个map这个map包含了process...一开始初始化里面只有所有可作为CEP匹配头的ComputationState,可想而知当后面匹配上了以后肯定会更新这个用于看数据是否匹配的queue 这里就可以知道了整个CEP的处理方式了:   一开始会把所有可以作为

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Flink CEP 原理和案例详解

CEP支持在流上进行模式匹配,根据模式的条件不同,分为连续的条件或不连续的条件;模式的条件允许有时间的限制,当条件范围内没有达到满足的条件,会导致模式匹配超时。...首先,开发人员要在DataStream流上定义出模式条件,之后Flink CEP引擎进行模式检测,必要生成警告。 ? 2 Pattern API 处理事件的规则,被叫作模式(Pattern)。...1次或多次 start.oneOrMore // 匹配出现0、2或多次,并且尽可能多地重复匹配 start.timesOrMore(2).optional.greedy (2)条件 每个模式都需要指定触发条件...唯一的区别就是flatSelect方法可以返回多条记录,它通过一个Collector[OUT]类型的参数来将要输出的数据传递到下游。...2.5超时事件的提取 当一个模式通过within关键字定义了检测窗口时间,部分事件序列可能因为超过窗口长度而被丢弃;为了能够处理这些超时的部分匹配,select和flatSelect API调用允许指定超时处理程序

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Flink状态编程: 订单超时告警

(如下图所示) [image.png] 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: CEP(复杂事件处理):获取符合某一特定事件规则的事件,状态计算就可以将接入的事件进行存储...,然后等待符合规则的事件触发 最大值、均值等聚合指标(pv,uv): 需要利用状态来维护当前计算过程中产生的结果,例如事件的总数、总和以及最大,最小值等 机器学习场景,维护当前版本模型使用的参数 其他需要使用历史数据的计算...2、需求分析 本需求可以使用CEP来实现,但这里推荐使用process function原生的状态编程。 问题可以简化成: 在pay事件超时未发生的情况下,输出超时报警信息。...一个简单的思路是: 在订单的 create 事件到来后注册定时器,15分钟后触发; 用一个布尔类型的 Value 状态来作为标识位,表明 pay 事件是否发生过。...如果 pay 事件已经发生,状态被置为true,那么就不再需要做什么操作; 而如果 pay 事件一直没来,状态一直为false,到定时器触发,就应该输出超时报警信息。

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Flink学习笔记(10) - CEP

一、什么是CEP?   ...复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)   Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理(CEP)库   CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式,让我们有机会掌握数据中重要的部分...,而循环模式可以接收多个 量词(Quantifier)   可以在一个个体模式后追加量词,也就是指定循环次数 条件(Condition)   每个模式都需要指定触发条件,作为模式是否接受事件进入的判断依据...() 结束   3 “not” 类型的模式不能被 optional 所修饰   4 此外,还可以为模式指定时间约束,用来要求在多长时间内匹配有效 六、模式的检测   指定要查找的模式序列后,就可以将其应用于输入流以检测潜在匹配...  当一个模式通过 within 关键字定义了检测窗口时间,部分事件序列可能因为超过窗口长度而被丢弃;为了能够处理这些超时的部分匹配,select 和 flatSelect API 调用允许指定超时处理程序

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Apache Flink CEP 实战

状态流转如下: 开始状态处于行程状态,即等待用户制定行程。 ? 当收到行程事件,匹配行程状态的条件,把行程事件放到结果集中,通过 take 边将状态往下转移到下单状态。 ?...超时未接单状态,如果来了一些其他事件,同样可以被 ignore 边忽略,直到超时事件触发,将状态往下转移到最终状态,这时候整个模式匹配成功,最终将结果集中的制定行程事件和下单事件输出到下游。 ?...假如当状态处于超时未接单状态,收到了一个接单事件,那么就不符合超时未被接单的触发条件,此时整个模式匹配失败,之前放入结果集中的行程事件和下单事件会被清理。 ?...1.超时触发机制扩展 原生 Flink CEP 中超时触发的功能可以通过 within+outputtag 结合来实现,但是在复杂的场景下处理存在问题,如下图所示,在下单事件后还有一个预付款事件,想要得到下单并且预付款后超时未被接单的订单...inject:和外部数据库交互的主要方法,监听外部库变化,获取最新的规则并通过 Groovy 动态加载,返回 pattern。

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