flink cep sql 恶意下单十次

以下是使用Flink CEP SQL检测恶意下单十次的示例代码：

SELECT * FROM (
  SELECT *, COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_time RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cnt
  FROM Orders
  WHERE product_id = 'xxx'
) WHERE cnt >= 10

上述代码中，我们使用了Flink CEP SQL中的窗口函数和分析函数。首先，我们筛选出了所有购买了特定商品的订单，然后按照用户ID和订单时间进行分区，并在每个分区内按照订单时间排序。接着，我们使用了一个滑动窗口，统计了每个用户在过去一小时内购买了多少次该商品，并将结果存储在了一个名为cnt的列中。最后，我们筛选出了满足cnt>=10的所有订单，即恶意下单十次以上的订单。

相关问题

flink cep sql详解

Flink CEP (Complex Event Processing) 是 Flink 中的一个模块，它允许用户从无限的数据流中提取符合一定的规则的事件序列。Flink CEP 可以用于实时数据分析、复杂事件处理和模式匹配等场景。

Flink CEP 的 SQL API 可以使用标准 SQL 语句来定义模式和规则，并从数据流中提取符合规则的事件序列。下面是 Flink CEP SQL 的详解：

1. 安装 Flink CEP

要使用 Flink CEP SQL，首先需要安装 Flink CEP。可以通过以下命令安装：

./bin/flink-cdc.sh --name flink-cep --version 1.11.2 --enable-cep

2. 创建数据流表

要在 Flink CEP 中使用 SQL，需要先创建一个数据流表。可以使用以下命令来创建一个数据流表：

CREATE TABLE myStream (
    event_id INT,
    event_type STRING,
    event_time TIMESTAMP(3),
    event_value DOUBLE,
    WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',
    'connector.version' = 'universal',
    'connector.topic' = 'myTopic',
    'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
    'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
    'format.type' = 'json'
);

在上面的命令中，我们使用 Kafka 作为数据源，并创建了一个名为 `myStream` 的数据流表。该表包含四个字段：`event_id`、`event_type`、`event_time` 和 `event_value`。`WATERMARK` 是用于定义事件时间的。在 Flink CEP 中，事件时间是用于确定事件发生的时间，而不是处理事件的时间。

3. 定义模式和规则

有了数据流表之后，我们就可以定义模式和规则了。在 Flink CEP SQL 中，可以使用 `PATTERN` 关键字来定义模式，使用 `DEFINE` 关键字来定义规则。

以下是一个简单的例子，它定义了一个模式和一个规则，以从数据流中提取所有事件类型为 `A`，并在这些事件之后发生事件类型为 `B` 的事件序列：

SELECT *
FROM myStream
MATCH_RECOGNIZE (
    PARTITION BY event_type
    ORDER BY event_time
    MEASURES A.event_time AS start_time, B.event_time AS end_time
    ONE ROW PER MATCH
    PATTERN (A B)
    DEFINE
        A AS A.event_type = 'A',
        B AS B.event_type = 'B'
) MR;

在上面的语句中，`PARTITION BY` 关键字用于指定按 `event_type` 字段分区，`ORDER BY` 关键字用于按 `event_time` 字段排序，`PATTERN` 关键字用于定义模式，`DEFINE` 关键字用于定义规则。

4. 执行查询

定义了模式和规则之后，我们可以执行查询来从数据流中提取符合规则的事件序列。可以使用以下命令来执行查询：

TableResult result = tableEnv.executeSql("SELECT ...");

在上面的命令中，`TableResult` 包含从数据流中提取的所有事件序列。可以使用 `TableResult.print()` 方法来打印结果。

总之，Flink CEP SQL 是一个强大的工具，可以用于实时数据分析、复杂事件处理和模式匹配等场景。它提供了一个简单的 API，可以使用标准 SQL 语句来定义模式和规则，并从数据流中提取符合规则的事件序列。

flink cep乱序

Flink CEP（Complex Event Processing）是一种用于处理乱序事件流的功能。在Flink中，CEP库提供了强大的模式匹配功能，可用于识别事件流中的模式，并触发相应的操作。

对于乱序事件流，Flink CEP提供了两种处理模式：严格模式和宽松模式。

在严格模式下，CEP要求事件必须按照指定的顺序到达。如果事件的顺序发生了变化或者有丢失的事件，CEP将无法匹配到预定义的模式。

而在宽松模式下，CEP允许事件乱序到达。宽松模式使用时间窗口来缓冲乱序事件，并尝试将它们重新排序以匹配预定义的模式。当宽松模式下的时间窗口关闭时，CEP将尝试匹配所有缓冲的事件。

通过配置Flink CEP的处理模式和窗口大小，可以灵活地处理乱序事件流。这使得Flink CEP成为处理实时数据流中乱序事件的强大工具。