所以“t”时刻的预测可能会受到“t”之前的某个时间窗口的影响。我们使用的大多数特征都是基于这些时间窗口的。 如前文所述，数据集包括21个传感器的读数。...F1分数 对于准确率、召回率、精确率和F1分数，它们的值越接近1越好。 使用WSO2 CEP运行模型 我们在批处理模式下构建模型，处理存储在磁盘中的数据。...但是，要应用模型，我们需要在数据可用时将数据提供给运行中的模型。我们将数据的处理过程称作“流处理”。我们使用流处理引擎WSO2 CEP来应用该模型。 我们使用H2O构建了模型。...为了评估模型，我们使用了WSO2 CEP中的扩展。WSO2使用SQL查询语言处理数据流中的数据。 如图下所示，复杂事件处理系统接收数据作为事件流，并通过一组SQL查询进行评估。...WSO2 CEP流处理过程 使用CEP评估模型的查询示例如下所示。 ? 代码片段 下图显示了包括训练步骤以及评估步骤的整体流程图。 ?
语义无法满足需求：原始的需求是想在两条流中基于相同的时间窗口去把数据进行切片后再 Join，但是当前方案并不能满足这样的需求，因为它先做 Join，使用 Join 后的数据再进行开窗，这种方式不能确保两条流中参与...因此，最好还是按照窗口对齐的方式来划分时间窗口，让两条流中 Eventtime 相同的数据落在相同的时间窗口。...1.4.3 时间水印 Watermark 的使用逻辑与在其他语法中一样，两条流的所有的 Input Task 的最小时间水印，决定窗口的时间水印，以此来触发窗口计算。...在实际的生产过程中，一个窗口相同 Key 值在多次触发窗口计算后输出的结果是一样的。对于下游来讲，对于这种数据是没必要去重复接收的。...通过跟公司内其他产品打通，拿到最准的统计数据，产生最优的执行计划。 More New Features（CEP Syntax etc.）
WSO2 Siddhi CEP 引擎是Eagle优先默认支持的策略引擎，同时机器学习算法也可作为另一种策略引擎执行。 扩展性。Eagle的策略引擎服务提供API允许你插入新的策略引擎。...允许策略在不同的物理节点上并行执行。也允许你自定义策略Partitioner类。这些功能使得策略和事件完全以分布式的方式执行。 可伸缩性 Eagle。...1.a 可伸缩的Eagle策略执行框架 机器学习模块： Eagle 支持根据用户在Hadoop平台上历史使用行为习惯来定义行为模式或用户Profile的能力。...首先，我们对训练数据集的每个特征均值标准化，标准化可以使得所有数据集转化为相同尺度。然后，在我们的随机变量概率分布估计中，我们采用高斯分布式函数来计算概率密度。...Eagle 策略引擎默认支持WSO2的Siddhi CEP引擎和机器学习引擎，以下是几个基于Siddi CEP的策略示例。
如果你的问题涉及到分析一系列事件，那么你可以使用ESP;另一方面，如果您需要分析事件云，那么您可以使用CEP。这有点简单，让我们更详细地讨论一下。 首先，ESP正在发展。最初，ESP的起源是不同的。...他们使用滑动时间窗口来加快查询速度。查询的答案只对当前时间窗口中的事件有效，但是随着窗口随着时间向前滑动，答案也被更新为包含新事件并排除旧事件。...通过适当的编程，ESP产品可以用于关联来自不同流的事件、检测缺席事件(在时间窗口内没有发生的事件)、搜索布尔组合(如a和B、a或B)，甚至检测更复杂的模式。...例如，当电子商务中的业务流程不同步时，就会发生一些愚蠢的事情。一个过程将一组产品放在降价销售，而另一个过程对相同的产品应用促销折扣，从而导致两次降低价格。...此外，ESP产品提供了计算移动时间窗口的基础设施，否则就必须在自定义流处理应用程序中手动开发移动时间窗口。ESP的应用将变得更加复杂。当这种情况发生时，ESP将被扩展到包含越来越多的原始CEP元素。
（3）功能 CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流。CEP可以帮助在复杂的、不相关的时间流中找出有意义的模式和复杂的关系，以接近实时或准实时的获得通知或组织一些行为。...CEP支持在流上进行模式匹配，根据模式的条件不同，分为连续的条件或不连续的条件；模式的条件允许有时间的限制，当条件范围内没有达到满足的条件时，会导致模式匹配超时。...看起来很简单，但是它有很多不同的功能： ① 输入的流数据，尽快产生结果； ② 在2个事件流上，基于时间进行聚合类的计算； ③ 提供实时/准实时的警告和通知；...2.5超时事件的提取 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...3 Flink CEP实战 为了使用Flink CEP，需要导入pom依赖。
下面是一个简单的例子，它使用Java编写了一个Flink程序，该程序使用Table API从CSV文件中读取数据，然后执行简单的查询并将结果写入到另一个CSV文件中。...与静态表不同，动态表可以在运行时插入、更新和删除行。动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的 SQL 查询也不可能执行一次就得到最终结果。...，针对每种时间概念，Flink Table API中使用Schema中单独的字段来表示时间属性，当时间字段被指定后，就可以在基于时间的操作算子中使用相应的时间属性。...它能够处理无界数据流，具备事件时间和处理时间的语义，支持窗口、聚合、连接等常见的数据操作，还提供了丰富的内置函数和扩展插件机制。...Flink的复杂事件处理CEP复杂事件处理（CEP）是一种基于流处理的技术，将系统数据看作不同类型的事件，通过分析事件之间的关系，建立不同的事件关系序列库，并利用过滤、关联、聚合等技术，最终由简单事件产生高级事件
相对于传统的SQL来说，CQL中增加了window 窗口的概念。数据存储在内存中，因此内存中的计算可以快速的完成。 CQL 的查询结果就是流式数据的某个时间点下的计算结果。...CQL 改进了Strom的组件的易用性。在设计CQL的时候，我们发现，当前的CEP产品中的语法不只是包含SQL语句，还包含了客户端代码。...这一点很不爽，因为这让用户不得不学习客户端API的使用 ，同时也增加了复杂度和难度。 CQL的设计目标就是用纯 SQL语法来避免以上Strom CEP 查询语法带来的缺点。...核心概念： 流 Stream ，即一个有限的元素集合，集合中的元素拥有相同的schema。同时，每个元素都有相对的逻辑时间（属性）。 窗口window：一个用来处理流式时间的方法。...有两种窗口，一种是基于时间的，另一种是基于行的。 表达式：符号和操作符的集合。CQL的解析引擎可以处理一个表达式来获得一个固定的值。多个表达式可以组合使用。
Wormhole CEP引入了窗口时间（Window Time），窗口策略（Strategy），分组策略（KeyBy），输出格式（Output），筛选规则（Pattern）等概念。...Window Time:指在触发了符合Begin Pattern的事件记录后的窗口时间，如果watermark的time超过了触发时间+窗口时间，本次pattern结束； Strategy:包含NO_SKIP...三、Wormhole CEP应用场景 场景一：网络DDOS攻击警告 Wormhole CEP在日常运维中被广泛应用。下面以运维中会遇到的一类情况为例，来介绍如何使用Wormhole CEP。...通过上述规则，DDOS攻击的判断依据可以被量化为流量超出事件在一定时间内多次产生。只要符合条件，客户请求就可以被认定为DDOS攻击。...首先，针对警告规则，设置一个窗口时间为10秒，次数为2次，判断条件为流量超过45(GB)的CEP，作为第一个CEP，并将事件发生时间，以及次数1作为中间结果进行输出； [1533534490705004541
withGap方法用来设置会话窗口之间的间隔时间，当两个元素之间的时间差超过这个值时，它们就会被分配到不同的会话窗口中。...然后，它定义了一个5秒的时间窗口，并使用reduce方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是将具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）相加。...然后，它定义了一个5秒的翻滚事件时间窗口，并使用aggregate方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是计算具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）的平均值。...Flink流式计算的时候需要显示定义时间语义，根据不同的时间语义来处理数据，比如指定的时间语义是事件时间，那么我们就要切换到事件时间的世界观中，窗口的起始与终止时间都是以事件时间为依据 在Flink中默认使用的是...与静态表不同，动态表可以在运行时插入、更新和删除行。 动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的 SQL 查询也不可能执行一次就得到最终结果。
Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...我们在实际生产环境中可以从四个不同层面设置并行度： 操作算子层面(Operator Level) 执行环境层面(Execution Environment Level) 客户端层面(Client...Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。...如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-window。...有重叠数据的时间窗口，设置方式举例：timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(3)) count-tumbling-window无重叠数据的数量窗口，设置方式举例
Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。...Flink 支持两种划分窗口的方式，即时间方式和计数方式。如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-window。...⽆界数据流以相同的语义进⾏查询，并产⽣相同的结果。...除了基本查询外， 它还⽀持⾃定义的标量函数，聚合函数以及表值函数，可以满⾜多样化的查询需求。
建模时间 ●处理过去（处理过期或即将过期的信息） ●处理当前（结合异步和同步信息）处理未来（异常值、时间窗口、拟合算法-预测和异常检测预测） 这些引擎解决时间维度问题的一个方法是，它们通常依赖外部触发器来确定要执行的规则...另一方面，如果在一个规则中需要合并不同节点的多个输出，或者当使用不同的路径执行引入决策分支时，规则引擎将需要将规则执行的快照（范围）保留在某个地方。...不过，流处理引擎有一种非常强大的查询语言StreamSQL。流上的StreamSQL查询通常是“连续的”，长时间执行并返回增量结果。这些操作包括：从流中选择、流关系连接、联合和合并、窗口和聚合操作。...建模时间 ●处理过去（处理过期或即将过期的信息） ●处理当前（结合异步和同步信息） ●处理未来（异常值、时间窗口、拟合算法-预测和异常检测预测） CEP引擎通常在查询语言中集成了时间窗口和时态事件序列等内置运算符...它还提供了一种优雅的方式来合并来自不同传感器的流，例如在运动传感器的情况下，我们可以想象只有在同一时间窗口内从多个传感器注册运动时，规则才需要触发一个动作。
存储：采用Elasticsearch存储用户数据，ES查询不像mysql或mongoDB用B-tree 或B+tree实现索引，而是使用bitset和skip list来处理联合索引，特别适合多字段的复杂查询条件...，分配给不同的worker，，我们可以根据不同topic的流量大小来调节配置。...Esper Esper设计目标为CEP的轻量级解决方案，可以方便的嵌入服务中，提供CEP功能。 优势: 轻量级可嵌入开发，常用的CEP功能简单好用。 EPL语法与SQL类似，学习成本较低。...Flink CEP Flink 是一个流式系统，具有高吞吐低延迟的特点，Flink CEP是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。...，防止持续增长过快不可控，所以事件类条件不可超过半年的时间窗口 虽然系统对业务无入侵，但是反过来看本系统依赖于上游数据，上游数据发生变化时如何做到影响最小？
FLINK-27392：支持在 Pattern 内的相邻事件之间定义时间窗口。...之前 Flink CEP 的时间窗口只能定义到整个复合 Pattern 中，这个改进则允许在两个相邻的子 Pattern 之间也定义时间窗口，提高了灵活性，之后会有个例子详细介绍这个改进。...最后以 notFollowedBy 结尾，后面是付款 Pattern，并且定义整个付款 Pattern 的时间窗口是一天。...这样做时间成本高、延迟敏感的作业很难接受，除此之外，如果规则的时间窗口较长，状态又比较大的话，重启作业的代价会更高，因此我们需要支持动态规则更新。 要做到这一点，我们有两个关键问题需要解决。...例如，上图中使用了 FIRST、LAST、COUNT 函数对循环模式 A 执行了聚合计算，而对普通模式 B 则执行了简单的映射操作。
NEsper 引擎允许应用存储查询并运行数据通过，来代替存储数据并且执行查询存储数据的工作方式。...这个事件处理的方法匹配期望存在的队列或者不存在的事件或者事件的组合。它包括以时间为基础的各个事件之间的关系。 2、 NEsper 还提供事件流查询。这个样可以使事件流分析CEP应用的需求。...事件流查询提供窗口、聚合、连接和分析的函数来处理事件流。...这些查询是通过EPL 语句来实现的（被定制过的事件处理语言(event processing lauguage -- EPL)能够表达丰富的事件条件，相关性，尽可能的时间窗口跨度，因此在为系统开发时最小化了所需的开发精力...但是EPL语言使用事件流和views(视图)的概念取代了数据库中的表。与SQL语句中的表相似，EPL中的views被定义成了能为查询和过滤的数据。
，相同模型支持子规则的嵌套，不同模型之间可以通过与、或关系进行组合。...有如下规则样例： 以用户 ID 分组：”用户的下单次数”； 以用户 ID、区域 ID 作为分组：”用户同一段时间内不同区域的订单数”。 聚合函数。...每 30 分钟时间窗口内，单个用户发起超过 20 笔未支付订单； 凌晨 1 点至 3 点，单个用户支付订单数超 50 笔。 窗口类型。...为了面对不同的业务需求，我们将业务规则中常见的窗口类型集成到规则引擎内部。其中包括滑动窗口、累计窗口、甚至是无窗口（即时触发）。...图四：实时风控规则配置业务逻辑简图 四、难点攻坚 针对规则模型的流式序列型数据，我们选择 Flink CEP 处理事件序列匹配，由于我们整个风控作业使用 Flink 实现，并且 Flink CEP 作为
所以我们可以思考一下解决方案： 基本需求 – 用户在短时间内频繁登录失败，有程序恶意攻击的可能 – 同一用户（可以是不同IP）在2秒内连续两次登录失败，需要报警 解决思路 – 将用户的登录失败行为存入...ListState，设定定时器2秒后触发，查看 ListState 中有几次失败登录 – 更加准确的检测，可以使用 CEP 库实现事件流的模式匹配 既然现在思路清楚了，那我们就尝试将方案落地...，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 Iterable 类型 超时事件的提取 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...("next") .where(_.eventType == "fail") .within(Time.seconds(2)) // 通过 within 关键字定义了检测窗口时间时间...("warning") // 执行程序 env.execute("login fail with cep job") } // 自定义 pattern select
根据模式的近邻关系条件不同，可以检测连续的事件或不连续但先后发生的事件；模式还可能有时间的限制，如果在设定时间范围内没有满足匹配条件，就会导致模式匹配超时（timeout）。...很多大数据框架，如Spark、Samza、Beam等都提供了不同的CEP解决方案，但没有专门的库（library）。...在Flink CEP中，可以使用不同的方法指定循环模式，主要有： .oneOrMore（） 匹配事件出现一次或多次，假设a是一个个体模式，a.oneOrMore()表示可以匹配1个或多个a的事件组合。...所谓“非确定性”是指可以重复使用之前已经匹配过的事件；这种近邻条件下匹配到的不同复杂事件，可以以同一个事件作为开始，所以匹配结果一般会比宽松近邻更多。...在Flink CEP中沿用了通过设置水位线（watermark）延迟来处理乱序数据的做法。不过水位线的延迟不可能完美处理所有迟到数据；如果不希望迟到数据丢掉，可以借鉴窗口的做法。
1.基本介绍 Siddhi 提供以下功能， 流式数据分析 为分析操作员提供编排数据流、计算分析和检测 来自多个不同实时数据源的事件数据模式的软件，以允许开发人员构建能够实时感知、思考和行动的应用程序。...复杂事件处理 (CEP) “CEP 是一种计算，其中有关事件的传入数据被提炼成更有用、更高级别的‘复杂’事件数据，从而提供对正在发生的事情的洞察力。”...“ CEP 是事件驱动的，因为计算是由接收事件数据触发的。CEP 用于要求高、持续智能的应用程序，以增强态势感知并支持实时决策。”...2.使用流程 当Siddhi 应用程序启动时： 定义输入流，输出流，编写Siddhi查询sql； 接收各种流将事件传递给查询以进行处理。 根据查询完成的处理生成新事件。...temperature insert into TemperatureLogTable; 4.总结： 优点： 1.sql模式，本身支持一些函数运算； 2.量词，组合模式，连续策略较为丰富； 3.支持不发生算子； 4.时间窗口内
Flink在不同的抽象级别提供多个API，并为常见用例提供专用库。 在这里，我们介绍Flink易于使用和富有表现力的API和库。...时间 时间是流应用程序的另一个重要组成部分大多数事件流都具有固有的时间语义，因为每个事件都是在特定时间点生成的。此外，许多常见的流计算基于时间，例如窗口聚合，会话化，模式检测和基于时间的连接。...这两个API都是用于批处理和流处理的统一API，即，在无界的实时流或有界的记录流上以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。...] 7 Flink 使用案例 Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。...无论是在记录事件的静态数据集上还是实时事件流上，相同 SQL 查询都会得到一致的结果。同时 Flink 还支持丰富的用户自定义函数，允许在 SQL 中执行定制化代码。
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