一、什么是CEP
1、 复杂事件处理（ComplexEventProcessing，CEP）；
2、 FlinkCEP是在Flink中实现的复杂事件处理（CEP）库；
3、 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；
4、 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；
二、CEP特点
目标：从有序的简单事件流中发现一些高阶特征
输入：一个或多个由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
三、 Pattern API
处理事件的规则，被叫做"模式"（Pattern）
Flink CEP提供了Pattern API，用于对输入流数据进行复杂事件规则定义，用来提取符合规则的时间序列
DataStream<Event> input = ...
// 定义一个Pattern
Pattern<Event, Event> pattern = Pattern.<Event>begin("start").where(...)
.next("middle").subtype(SubEvent.class).where(...)
.followedBy("end").where(...);
// 将创建好的Pattern应用到输入事件流上
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input,pattern);
// 检出匹配事件序列，处理得到结果
DataStream<Alert> result = patternStream.select(...);
3.1 个体模式(Individual Patterns)
组成复杂规则的每一个单独的模式定义,就是"个体模式"
start.times(3).where(new SimpleCondition<Event>() {
...})
个体模式可以包括"单例(singleton)模式"和"循环(looping)模式"
单例模式只接收一个事件，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
//匹配出现4次
start.times(4)
//匹配出现2/3/4次
start.time(2,4).greedy
//匹配出现0或者4次
start.times(4).optional
//匹配出现1次或者多次
start.oneOrMore
//匹配出现2,3,4次
start.times(2,4)
//匹配出现0次,2次或者多次,并且尽可能多的重复匹配
start.timesOrMore(2),optional.greedy
条件（Condition）
1、 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；
2、 CEP中的个体模式主要通过调用.where()，.or()和.until()来指定条件；
3、 按不同的调用方式，可以分成以下几类；
1)简单条件（Simple Condition）
通过.where()方法对事件中的字段进行判断筛选，决定是否接受该事件
start.where(new SimpleCondition<Event>){
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception{
return value.getName.startsWith("foo");
}
}
2)组合条件（Combining Condition）
将简单条件进行合并；.or()方法表示或逻辑相连，where的直接组合就是AND
pattern.where(event => ... /* some condition */).or(event => ... /* or condition */)
3)终止条件（Stop Condition）
如果使用了oneOrMore或者oneOrMore.optional，建议使用.until()作为终止条件，以便清理状态
4)迭代条件（Iterative Condition）
能够对模式之前所有接收的事件进行处理
可以调用ctx.getEventsForPattern(“name”)
.where(new IterativeCondition<Event>(){
...})
3.2 组合模式(Combining Patterns)
组合模式(Combining Patterns)也叫模式序列。
1)很多个体模式组合起来，就形成了整个的模式序列
2)模式序列必须以一个"初始模式"开始
Pattern<Event, Event> start = Pattern.<Event>begin("start")
1、 严格近邻(StrictContiguity)；
1)所有事件按照严格的顺序出现，中间没有任何不匹配的事件，由.next()指定
2)例如对于模式"a next b",事件序列[a,c,b1,b2]没有匹配
2、 宽松近邻(RelaxedContiguity)；
1)允许中间出现不匹配的事件,由.followedBy()指定
2)例如对于模式"a followedBy b",事件序列[a,c,b1,b2]匹配为[a,b1]
3、 非确定性宽松近邻(Non-DeterministicRelaxedContiguity)；
1)进一步放宽条件,之前已经匹配过的事件也可以再次使用，由.followByAny()指定
2)例如对于模式"a followedAny b",事件序列[a,c,b1,b2]匹配为{a,b1},{a,b2}
4、 除了以上模式序列外,还可以定义"不希望出现某种近邻关系":；
1).notNext() 不严格近邻
2).notFollowedBy()不在两个事件之间发生
（eg，a not FollowedBy c，a Followed By b，a希望之后出现b，且不希望ab之间出现c）
5、 需要注意：；
1)所有模式序列必须以.begin()开始
2)模式序列不能以.notFollowedBy()结束
3)"not "类型的模式不能被optional 所修饰
4)此外,还可以为模式指定事件约束，用来要求在多长时间内匹配有效:
next.within(Time.seconds(10))
3.3 模式组
3.3.1 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
调用CEP.pattern()，给定输入流和模式，就能得到一个PatternStream
DataStream<Event> input = ...
Pattern<Event, Event> pattern = Pattern.<Event>begin("start").where(...)...
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern);
3.3.2 匹配事件提取
1、 创建PatternStrean之后，就可以应用select或者flatselect方法，从检测到的事件序列中提取事件了；
2、 select()方法需要输入一个selectfunction作为参数,每个成功匹配的事件序列都会调用它；
3、 select()以一个Map<String，List<IN]>>来接收匹配到的事件序列，其中Key就是每个模式的名称，而value就是所有接收到的事件的List类型；
public OUT select(Map<String, List<IN>> pattern) throws Exception {
IN startEvent = pattern.get("start").get(0);
IN endEvent = pattern.get("end").get(0);
return new OUT(startEvent, endEvent);
}
3.3.3 超时事件提取
当一个模式通过within关键字定义了检测窗口时间时，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
超时处理程序会接收到目前为止由模式匹配到的所有事件，由一个OutputTag定义接收到的超时事件序列
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern);
OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("side-output"){
};
SingleOutputStreamOperator<ComplexEvent> flatResult =
patternStream.flatSelect(
outputTag,
new PatternFlatTimeoutFunction<Event, TimeoutEvent>() {
...},
new PatternFlatSelectFunction<Event, ComplexEvent>() {
...}
);
DataStream<TimeoutEvent> timeoutFlatResult =
flatResult.getSideOutput(outputTag);