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）是一种基于流数据的复杂事件处理框架，能够对流数据中的复杂事件进行识别和处理。Flink CEP SQL 是指在 Flink SQL 中使用 Flink CEP 的语法和函数来进行复杂事件处理。

Flink CEP SQL 需要用到 Flink CEP 库，可以通过以下方式引入：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-cep_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

使用 Flink CEP SQL 可以通过以下步骤来进行：

1. 定义事件流：使用 Flink SQL 定义输入事件流。

CREATE TABLE input_events (
    id BIGINT,
    name STRING,
    time TIMESTAMP(3),
    temperature DOUBLE
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',
    'connector.version' = 'universal',
    'connector.topic' = 'input_topic',
    'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
    'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
    'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'format.type' = 'json',
    'format.derive-schema' = 'true'
);

2. 定义模式：使用 Flink CEP 的语法和函数定义要匹配的模式。

SELECT *
FROM input_events
MATCH_RECOGNIZE (
    PARTITION BY id
    ORDER BY time
    MEASURES
        FIRST(A.temperature) AS start_temperature,
        LAST(A.temperature) AS end_temperature
    ONE ROW PER MATCH
    PATTERN (A B)
    DEFINE
        A AS A.temperature < 10.0,
        B AS B.temperature > 20.0
)

3. 输出结果：使用 Flink SQL 输出处理后的结果。

CREATE TABLE output_events (
    id BIGINT,
    start_temperature DOUBLE,
    end_temperature DOUBLE
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',
    'connector.version' = 'universal',
    'connector.topic' = 'output_topic',
    'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
    'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'format.type' = 'json',
    'format.derive-schema' = 'true'
);

INSERT INTO output_events
SELECT id, start_temperature, end_temperature
FROM (
    SELECT *
    FROM input_events
    MATCH_RECOGNIZE (
        PARTITION BY id
        ORDER BY time
        MEASURES
            FIRST(A.temperature) AS start_temperature,
            LAST(A.temperature) AS end_temperature
        ONE ROW PER MATCH
        PATTERN (A B)
        DEFINE
            A AS A.temperature < 10.0,
            B AS B.temperature > 20.0
    )
) AS result;

在上述例子中，我们定义了一个模式，用来匹配温度在某一时间段内低于 10 度，并在接下来的时间段内高于 20 度的事件序列。然后我们将匹配的结果输出到 output_events 表中。

总体来说，Flink CEP SQL 提供了一种简单、易用、高效的方式来进行复杂事件处理，可以让用户通过 SQL 语句来定义和处理复杂事件。同时，Flink CEP SQL 也能够和 Flink 的其他功能结合使用，如流处理、批处理等。

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。