Apache flink 并行处理Flink CEP中的多个图案

我有以下的案例场景

有2个虚拟机正在向Kafka发送流，CEP引擎正在接收这些流，当单个流满足特定条件时，会生成警告

目前，CEP正在检查两名患者的两条流是否存在相同的情况（当心率>65，呼吸率>68时），并同时发出警报，如下所示

 // detecting pattern
        Pattern<joinEvent, ? > pattern = Pattern.<joinEvent>begin("start")
                .subtype(joinEvent.class).where(new FilterFunction<joinEvent>() {
                    @Override
                    public boolean filter(joinEvent joinEvent) throws Exception {
                        return joinEvent.getHeartRate() > 65 ;
                    }
                })
                .subtype(joinEvent.class)
                .where(new FilterFunction<joinEvent>() {
                    @Override
                    public boolean filter(joinEvent joinEvent) throws Exception {
                        return joinEvent.getRespirationRate() > 68;
                    }
                }).within(Time.milliseconds(100));

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我如何做到这一点？我是否需要在同一环境中创建多个流环境或多个模式

根据您的需求，如果需要，您可以创建两种不同的模式以实现清晰的分离

如果您希望使用相同的模式执行此操作，那么也可以这样做。要执行此操作，请在一个卡夫卡源中阅读所有卡夫卡主题：

    FlinkKafkaConsumer010<JoinEvent> kafkaSource = new FlinkKafkaConsumer010<>(
        Arrays.asList("topic1", "topic2"),
        new StringSerializerToEvent(),
        props);

FlinkKafkaConsumer010 kafkaSource=new FlinkKafkaConsumer010(
数组.asList（“topic1”、“topic2”），
新建StringSerializerToEvent（），
道具）；

在这里，我假设两个主题中的事件结构是相同的，并且您有患者姓名以及提交的事件的一部分

一旦您这样做了，就变得很容易了，因为您只需要创建一个带有“或”的模式，如下所示：

    Pattern.<JoinEvent>begin("first")
        .where(new SimpleCondition<JoinEvent>() {

          @Override
          public boolean filter(JoinEvent event) throws Exception {
            return event.getPatientName().equals("A") && event.getHeartRate() > 65 && joinEvent.getRespirationRate() > 68;
          }
        })
        .or(new SimpleCondition<JoinEvent>() {

          @Override
          public boolean filter(JoinEvent event) throws Exception {
            return event.getPatientName().equals("B") && event.getHeartRate() > 75 && joinEvent.getRespirationRate() > 78;
          }
        });

Pattern.begin（“第一个”）
.where（新的SimpleCondition（）{
@凌驾
公共布尔筛选器（JoinEvent事件）引发异常{
return event.getPatientName（）.equals（“A”）&&event.getHeartRate（）>65&&joinEvent.getRespirationRate（）>68；
}
})
.或（新的SimpleCondition（）{
@凌驾
公共布尔筛选器（JoinEvent事件）引发异常{
返回event.getPatientName（）.equals（“B”）和&event.getHeartRate（）>75和&joinEvent.getRespirationRate（）>78；
}
});

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这将在您的条件匹配时产生匹配。虽然，我不太确定你的例子中“.inthein（Time.millizes（100））”实现了什么。

嘿，我想知道你是否找到了问题的解决方案？是的，不同的患者针对不同的主题写信，flink有许多工作人员并行工作，每个人都在听一个主题，谢谢你的回答，我认为不同的患者写了相同的源/数据流，您希望根据不同的事件/患者T.T应用不同的CEP模式

    Pattern.<JoinEvent>begin("first")
        .where(new SimpleCondition<JoinEvent>() {

          @Override
          public boolean filter(JoinEvent event) throws Exception {
            return event.getPatientName().equals("A") && event.getHeartRate() > 65 && joinEvent.getRespirationRate() > 68;
          }
        })
        .or(new SimpleCondition<JoinEvent>() {

          @Override
          public boolean filter(JoinEvent event) throws Exception {
            return event.getPatientName().equals("B") && event.getHeartRate() > 75 && joinEvent.getRespirationRate() > 78;
          }
        });