Flink Core和Flink CEP在功能方面有什么区别？

Question

在过去几天研究Flink CEP库时，我一直认为它没有为Flink的标准功能添加任何新的基本功能。Flink CEP的唯一目的似乎是通过清晰的语义和直观的代码结构简化事件处理。例如，Flink CEP只提供了5种事件匹配跳过语义。虽然这些语义对于很多情况可能已经足够了，但它可能无法解决具体问题，这让我们回到了普通的Flink。

测试用例是以下模式：

Emmit流中每对非重叠数字的警报（由“a”表示）

由图案表示：

Pattern.begin[EventType]（"对"， skipStrategy）. place（new AlwaysTrueFunction（））. time（2）

因此，对于像（在流中从左到右输入的数字）这样的输入，预期的输出将是a a，但5种跳过匹配策略都不会给出正确的结果：

No-skip: a a a a
Skip-to-next: a a a a
Skip-past-last-event: a a a a
Skip-to-first[1]: a a a a
Skip-to-last[1]: a a a a

虽然这些策略不能生成所需的模式，但可以使用带有ValueState计数器的RichFunction轻松制作，以确定何时应发出新警报，转换输入流中的事件流。

因此，我希望对这些问题有所了解：

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使用CEP生成的模式比使用Flink标准数据流操作符生成的模式更有效（吞吐量/其他指标更高）？（如果可能的话，提供一些相关文章/论文/文档的链接）




Answer 1

感谢您玩Flink CEP。

Flink CEP是Flink之上的一个库。因此，它没有添加任何不能使用vanilla Flink（ProcessFunctions等）实现的功能。事实上，在引擎盖下，它是作为一个特殊的操作员来实现的，该操作员正在检查与特定模式匹配的元素，它的许多功能甚至可能被实现为一个ProcessFunction（使用大量工具）。

也就是说，Flink CEP可能不会添加无法使用普通Flink实现的功能，但它增加了表现力，使某些用例更容易实现。其他API也是如此，例如Flink中的窗口API，您可以使用ProcessFunctions（周围有很多工具）实现它。

现在说到效率，答案是“视情况而定”。手工制作一个根据您的用例定制的特殊流程函数，并对您的工作负载进行所有可能的优化，这比FlinkCEP更有效，因为后者是一个通用库。如果您有专业知识和时间，那么最佳的解决方案将始终是同时使用CEP和vanilla Flink实现POC，并为您的案例选择最有效的方法。