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Apache Flink CEP 实战

本文根据Apache Flink 实战&进阶篇系列直播课程整理而成,由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。通过一些简单的实际例子,从概念原理,到如何使用,再到功能的扩展,希望能够给打算使用或者已经使用的同学一些帮助。 主要的内容分为如下三个部分: Flink CEP概念以及使用场景。 如何使用Flink CEP。 如何扩展Flink CEP。 Flink CEP 概念以及使用场景 什么是 CEP CEP的意思是复杂事件处理,例如:起床-->洗漱-->吃饭-->上班等一系列串联起来的事件流形成的模式称为CEP。如果发现某一次起床后没有刷牙洗脸亦或是吃饭就直接上班,就可以把这种非正常的事件流匹配出来进行分析,看看今天是不是起晚了。 下图中列出了几个例子: 第一个是异常行为检测的例子:假设车辆维修的场景中,当一辆车出现故障时,这辆车会被送往维修点维修,然后被重新投放到市场运行。如果这辆车被投放到市场之后还未被使用就又被报障了,那么就有可能之前的维修是无效的。 第二个是策略营销的例子:假设打车的场景中,用户在APP上规划了一个行程订单,如果这个行程在下单之后超过一...

你真的需要数据湖吗?

作者 | Eran Levy译者 | 冬雨编辑 | 蔡芳芳来源 | 微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front) AI 前线导读: 数据湖已经成为许多大数据项目的基石,就因为它们在处理高速生成的大量数据(如 web、传感器或应用程序活动数据)时,提供了更容易、更灵活的选择。由于这类数据源越来越普遍,大家对数据湖的兴趣也在快速增长。然而,数据湖真的适合你吗?本文将带你一起来看四个指标,帮助你理解是该加入数据湖的潮流,还是应该坚持传统的数据仓库。 数据湖 已经成为许多大数据项目的基石,就因为它们在处理高速生成的大量数据(如 web、传感器或应用程序活动数据)时,提供了更容易、更灵活的选择。由于这类数据源越来越普遍,大家对数据湖的兴趣也在快速增长。 然而,与任何新兴技术一样,不存在放之四海而皆准的解决方案:数据湖可能非常适合某些场景,但在其他情况下,坚持使用经实践检验过的数据库架构将是更好的解决方案。在本文中,我们将研究四个指标,它们应该有助于你理解是应该加入数据湖的潮流,还是应该坚持传统的数据仓库。但首先,让我们通过定义术语“数据湖”来设定讨论的范畴。 数据湖:基本定义 数据湖是一种...

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