flink-cep例子

以下是一个简单的 Flink CEP 的例子：

假设我们有一个数据流，它包含了用户的登录和登出事件，我们想要在用户登录后的 10 分钟内检测到用户的登出事件，以便我们可以计算用户的在线时间。我们可以使用 Flink CEP 来实现这个功能。

首先，我们需要定义登录和登出事件的数据结构：

public class LoginEvent {
    public long userId;
    public String ip;
    public String eventType;
    public long timestamp;
}

public class LogoutEvent {
    public long userId;
    public long timestamp;
}

然后，我们可以创建一个 Flink DataStream，并使用 Flink CEP 来定义模式，以便检测用户的登录和登出事件：

DataStream<LoginEvent> loginEventStream = ...
Pattern<LoginEvent, ?> loginPattern = Pattern.<LoginEvent>begin("start")
    .where(new SimpleCondition<LoginEvent>() {
        @Override
        public boolean filter(LoginEvent loginEvent) throws Exception {
            return "login".equals(loginEvent.eventType);
        }
    });

Pattern<LogoutEvent, ?> logoutPattern = Pattern.<LogoutEvent>begin("start")
    .where(new SimpleCondition<LogoutEvent>() {
        @Override
        public boolean filter(LogoutEvent logoutEvent) throws Exception {
            return true;
        }
    })
    .within(Time.minutes(10));

PatternStream<LoginEvent> patternStream = CEP.pattern(
    loginEventStream.keyBy("userId"),
    loginPattern.followedByAny(logoutPattern));

DataStream<Tuple2<Long, Long>> onlineTimeStream = patternStream.select(
    (Map<String, LoginEvent> first, Map<String, LogoutEvent> second) -> {
        long userId = first.get("start").userId;
        long startTime = first.get("start").timestamp;
        long endTime = second.get("start").timestamp;
        return Tuple2.of(userId, endTime - startTime);
    });

在上面的代码中，我们定义了两个模式：登录模式和登出模式。登录模式表示一个用户的登录事件，而登出模式表示一个用户的登出事件。我们使用 keyBy() 方法将数据流按照用户 ID 进行分区，并使用 followedByAny() 方法将登录模式和登出模式组合在一起。

最后，我们可以使用 select() 方法来处理匹配到的模式，并计算用户的在线时间。在 select() 方法中，我们从匹配到的模式中获取用户 ID、登录时间和登出时间，并计算在线时间。

以上就是一个简单的 Flink CEP 的例子。在实际应用中，我们可以根据需要定义更复杂的模式，并使用 Flink CEP 来实现各种复杂的业务逻辑。