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我想知道FLINK是否可以支持我的要求，我已经浏览了很多文章但不确定我的情况是否可以解决

案例：我有两个输入源。a)Event b)ControlSet 事件样本数据为：

event 1-
{
   "id" :100
   "data" : {
             "name" : "abc"
            }
}

event 2-
{
   "id" :500
   "data" : {
             "date" : "2020-07-10";
             "name" : "event2"
            }
}

如果您看到 event-1 和 event-2 在“数据”中都有不同的属性。所以考虑像数据是自由格式字段并且属性的名称可以相同/不同。

ControlSet 会给我们指令来执行触发器。例如触发条件可能是

(id = 100 && name = abc) OR (id =500 && date ="2020-07-10")

如果这种场景可以在 flink 中运行，请帮助我，什么是最好的方法。我不认为 patternCEP 或 SQL 可以在这里提供帮助，并且不确定事件 dataStream 是否可以作为 JSON 对象并且可以像 JSON 路径一样查询。

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是的，这可以通过 Flink 完成。CEP 和 SQL 也无济于事，因为它们要求在编译时知道该模式。

对于事件流，我建议通过 id 对这个流进行 key，并将属性/值数据存储在 keyedMapState中，这是一种 Flink 知道如何根据需要管理、检查点、恢复和重新缩放的 keyed state。这为我们提供了一个分布式映射，将 id 映射到保存每个 id 数据的哈希映射。

对于控制流，让我首先描述一个简化版本的解决方案，其中控制查询的形式为

(id == key) && (attr == value)

我们可以简单地通过查询中的 id（即key）来键入这个流，并将这个流连接到事件流。我们将使用 aRichCoProcessFunction来保存上面描述的 MapState，当这些查询到达时，我们可以查看key有哪些数据，并检查 if map[attr] == value。

处理更复杂的查询，例如问题中的查询

(id1 == key1 && attr1 == value1) OR (id2 == key2 && attr2 == value2)

我们可以做一些更复杂的事情。

在这里，我们需要为每个控件查询分配一个唯一的 ID。

一种方法是将这些查询广播到KeyedBroadcastProcessFunction再次持有上述 MapState 的地方。在该processBroadcastElement方法中，每个实例都可以applyToKeyedState用来检查该实例存储键控状态的查询组件的有效性（从偶数流中的数据字段派生的属性/值对）。对于实例可以提供请求信息的查询的每个键控组件，它会在下游发出一个结果。

然后，KeyedBroadcastProcessFunction我们通过控制查询 id 对流进行键控，并使用 aKeyedProcessFunction将来自各个实例的所有响应组合在一起KeyedBroadcastProcessFunction，并确定控制/查询消息的最终结果。

这里实际上没有必要使用广播，但我发现这个方案解释起来更简单一些。但是您可以改为将查询的键控副本仅路由到RichCoProcessFunction控制查询中使用的键的持有 MapState 的实例，然后对最终结果进行相同类型的组装。

这可能很难遵循。我提出的建议涉及编写我之前在示例中编写的两种技术：https ://github.com/alpinegizmo/flink-training-exercises/blob/master/src/main/java/com/ververica/flinktraining/ Solutions/datastream_java/broadcast/TaxiQuerySolution.java是一个使用广播触发跨键控状态的查询谓词评估的示例， https ://gist.github.com/alpinegizmo/5d5f24397a6db7d8fabc1b12a15eeca6 是一个使用唯一 id 来重新- 在并行进行多个浓缩后组装单个响应。

于 2020-07-11T12:23:18.613 回答