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Kafka+Flink 实现准实时异常检测系统

1.背景介绍 异常检测可以定义为“基于行动者(人或机器)的行为是否正常作出决策”,这项技术可以应用于非常多的 行 业中,比如金融场景中做交易检测、贷款检测;工业场景中做生产线预警;安防场景做入侵检测等等。 根据业务要求的不同,流计算在其中扮演着不同的角色:既可以做在线的欺诈检测,也可以做决策后近实时 的 结果分析、全局预警与规则调整等。 本文先介绍一种准实时的异常检测系统。 所谓准实时,即要求延迟在100ms以内。 比如一家银行要做一个实时的交易检测,判断每笔交易是否是正 常 交易:如果用户的用户名和密码被盗取,系统能够在盗取者发起交易的瞬间检测到风险来决定是否冻结这 笔 交 易。 这 种场景对实时性的要求非常高,否则会阻碍用户正常交易,所以叫做准实时系统。 由于行动者可能会根据系统的结果进行调整,所以规则也会更新,流计算和离

Elasticsearch集成HanLP分词器

1、通过git下载分词器代码。 连接如下:https://gitee.com/hualongdata/hanlp-ext hanlp官网如下:http://hanlp.linrunsoft.com/ 2、下载gradle,如果本机有,就可以略过此步骤。通过gradle官方网站下载,解压,配置环境即可。 官方安装配置说明:https://gradle.org/install/ 3、按本地elasticsearch进行打包。 注意:通过git下载的源代码,除非与git配置的版本相同,否则可能会导致你elasticearch无法加载分词器。 修改git下载的源代码包中的elasticsearch版本。并通过gradle进行打包。会自动下载同步elasticsearch对应版本的jar包。 图1 4、按本地环境配置词类位置 图2 5、配置打包的插件所对应支持的elasticesarch的版本。(修改为:5.6.5,es安装的学习环境为5.6.5) 图3 6、完成上述配置把。gradle自动下载对应版本的包。可以通过如下方式进行版本查看。 图4 7、确认对应版本的包存在后,在工程所在目录...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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