如何停止 Apache Flink CEP Pattern？

Question

請幫助我，我有兩個問題：
我從 Apache Kafka json-messages 中讀取，（然后我有步驟：反序列化到 POJO、過濾器、keyBy ......）

1. 哪個更好用：KeyedProcessFunction（帶有 state、定時器、if-else 邏輯塊）還是 Flink CEP 模式庫？

我可以檢查KeyedProcessFunction中的輸入序列（檢查 state、if-else 塊、out.collect(...)、state.clear()...你會理解我的），以及我可以在條件下使用Flink CEP 庫和量詞。

2. 如何停止 flink CEP Pattern？

例如：
我有輸入序列：A1，（沒有事件 1 分鍾）A2，（沒有事件 5 分鍾）А3，（沒有事件 1 分鍾）А4，（沒有事件超過 5 分鍾）A5。 （A1和A5之間可能有很多事件）
我想發送 output:A1, A3, A5。
第一個事件，如果下一個事件在前一個事件之后不到 5 分鍾出現，則不會發送到 output，如果下一個事件在前一個事件后超過 5 分鍾出現，它將發送到 output。
我應該在我的模式中添加什么？？？

Pattern<Event, ?> pattern = Pattern.
<Event>begin("start")
.where(new SimpleCondition<Event>(){
 public boolean filter(Event event){
return event.getName().contains("A");
}
}).within(Time.minutes(5));

Answer 1

雖然乍一看這個特殊的例子似乎很容易實現為KeyedProcessFunction ，但如果消息可以亂序到達，肯定會出現一些復雜性。 那么你可能會被愚弄，認為可能存在很大的差距，而實際上並沒有。

但是，如果您想要一個簡單、開箱即用的現成解決方案，這個特定示例非常適合 session windows。

使用 CEP，我認為一個可行的解決方案會具有這種風格：您正在尋找一個 A 序列（稱為 A1），然后是另一個 A（稱為 A2），其中 (A2.timestamp - A1.timestamp) >= 5分鍾。 找到匹配項后，發出 A1 並推進匹配引擎，使 A2 成為新的 A1。 （方便的是，CEP 對輸入流進行預排序，因此您不必擔心事情會出現問題。）