问题1：我正在研究一个案例场景，在这个场景中，我们需要融合来自多个传感器（例如8个传感器）的数据，并以树的形式将它们连接起来。例如，加入[s1、s2、s3和s4]以形成流a，然后加入[s5、s6、s7和s8]以形成流b，然后对流a和b执行cep。我怎样才能做到这一点？
问题2：是否可以对多个流执行cep，即对多个流执行cep？。Flink1.3.2API中明确提到，模式将应用于一个流
DataStream<Event> input = ...
Pattern<Event, ?> pattern = ...
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern);如果模式不能应用于多个流，那么flink cep将如何与cep的经典示例一起工作，该示例涉及烟流和温度流，以在发生火灾时创建警报。
基于时间戳之类的键连接smoke和temp流是唯一的解决方案吗？
那么flink如何应用于涉及多个传感器的物联网的广泛用例呢？
1条答案
按热度按时间pb3skfrl1#
这取决于你是如何从传感器读取数据，如果数据到达不同的Kafka主题，你可以创建2Flink工作。
作业1-从传感器主题s1、s2、s3、s4读取并创建流a，然后另一个kafkaconsumer从s5、s6、s7、s8读取并创建流b。然后将这两个流中的数据推送到2个中间主题->streama，streamb
作业2-现在作业2一起读取kafka主题streama和streamb，并创建一个数据流。
请记住，当您这样做时，您应该依赖传感器数据的事件时间，而不是摄取时间或处理时间，以获得准确的结果。
在加入两个流之后，运行cep并不是很困难，正如您从前面的问题中看到的那样-在flink cep中处理多个流