Flink CEP 实战：一分钟内连续 3 次温度超 70 度预警

本文将介绍如何使用 Flink CEP 实现对设备温度的实时监控，并在温度在一分钟内连续 3 次超过 70 度时发出预警。

代码实现

以下代码展示了如何使用 Flink CEP 实现上述功能：javaimport org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.cep.CEP;import org.apache.flink.cep.PatternStream;import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.IterativeCondition;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.List;import java.util.Map;

public class TemperatureAlert {

public static void main(String[] args) throws Exception {        // 创建执行环境        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    // 数据源为Tuple2<String, Double>类型，表示设备ID和温度值        DataStream<Tuple2<String, Double>> temperatureStream = env.fromElements(                new Tuple2<'device1', 68.0),                new Tuple2<'device1', 72.0),                new Tuple2<'device1', 75.0),                new Tuple2<'device1', 76.0),                new Tuple2<'device1', 71.0),                new Tuple2<'device1', 73.0),                new Tuple2<'device1', 78.0),                new Tuple2<'device1', 80.0),                new Tuple2<'device1', 81.0),                new Tuple2<'device1', 82.0),                new Tuple2<'device1', 77.0),                new Tuple2<'device1', 73.0),                // ... 省略部分数据        );

    // 定义CEP模式        Pattern<Tuple2<String, Double>, ?> pattern = Pattern.<Tuple2<String, Double>>begin('first')                .where(new IterativeCondition<Tuple2<String, Double>>() {                    private static final long serialVersionUID = 1L;

                @Override                    public boolean filter(Tuple2<String, Double> value, Context<Tuple2<String, Double>> ctx) throws Exception {                        // 过滤温度值大于等于70的数据                        return value.f1 >= 70;                    }                })                .followedBy('second')                .where(new IterativeCondition<Tuple2<String, Double>>() {                    private static final long serialVersionUID = 1L;

                @Override                    public boolean filter(Tuple2<String, Double> value, Context<Tuple2<String, Double>> ctx) throws Exception {                        // 过滤温度值大于等于70的数据                        return value.f1 >= 70;                    }                })                .followedBy('third')                .where(new IterativeCondition<Tuple2<String, Double>>() {                    private static final long serialVersionUID = 1L;

                @Override                    public boolean filter(Tuple2<String, Double> value, Context<Tuple2<String, Double>> ctx) throws Exception {                        // 过滤温度值大于等于70的数据                        return value.f1 >= 70;                    }                })                .within(Time.minutes(1));

    // 应用CEP模式        PatternStream<Tuple2<String, Double>> patternStream = CEP.pattern(temperatureStream.keyBy(0), pattern);

    // 提取符合模式的事件        DataStream<String> alertStream = patternStream.flatSelect(                (Map<String, List<Tuple2<String, Double>>> patternMap, Collector<String> out) -> {                    String deviceId = patternMap.get('third').get(0).f0;                    out.collect('Alert: device ' + deviceId + ' has exceeded the temperature limit for 3 times in 1 minute!');                });

    // 打印预警信息        alertStream.print();

    // 执行程序        env.execute('Temperature Alert');    }}

代码解读

创建数据流: 我们首先创建了一个 Tuple2<String, Double> 类型的数据流，表示设备 ID 和温度值。2. 定义 CEP 模式: 然后，我们使用 Pattern 类定义了一个 CEP 模式，该模式表示在一分钟内连续出现 3 次温度超过 70 度的事件。3. 应用 CEP 模式: 我们使用 CEP.pattern() 方法将定义的模式应用到数据流上。4. 提取匹配事件: 使用 flatSelect() 方法提取符合模式的事件，并生成预警信息。5. 输出预警: 最后，我们将预警信息打印到控制台。

运行结果

运行程序后，你将看到如下输出：

Alert: device device1 has exceeded the temperature limit for 3 times in 1 minute!

总结

本文介绍了如何使用 Flink CEP 实现设备温度的实时监控和预警。Flink CEP 提供了一种灵活且强大的方式来处理复杂事件，可以应用于各种实时监控和分析场景。