（一）简介及应用场景：复杂事件处理（CEP）将不同的数据看作不同的事件，通过分析事件之间的关系建立一组事件事件序列图书馆。使用过滤、聚合、关联、依赖和层次结构等技术，最终可以从简单的关系生成高级事件关系。复杂事件主要应用场景：主要应用于信用卡欺诈检测、用户风险检测、设备故障检测、攻击行为分析等领域。FlinkCEP可以在很多场景下使用，在实际业务场景中有着广泛的用例和经验积累。比如在编程方面，Flink同时推出了FlinkSQLCEP，开发者可以通过更多属性的SQL语法快速构建各种CEP事件组合应用。FlinkCEP原理说明：(2)FlinkCEP匹配模式介绍：在FlinkCEP中，匹配模式分为严格邻居模式和松散邻居模式。严格邻居模式的事件必须紧密连接，松散邻居事件不需要紧密连接，如下图所示：(3)FlinkCEPSQL语法介绍：(3.1)FlinkCEPSQL示例：Stringsql="SELECT*"+"FROMCEP_SQL_3"+"MATCH_RECOGNIZE("+"PARTITIONBYsymbol"+//分组"ORDERBYrowtime"+//排序"MEASURES"+//定义如何根据成功匹配的输入事件构造输出事件"LISTAGG(CAST(e3.idasvarchar),',')asids,"+"AVG(e1.price)asavgPrice,"+//"START_ROW.rowtimeASstart_tstamp,"+"LAST(e1.rowtime)ASbottom_tstamp,"+//第一个事件时间为end_timestamp"LAST(e3.rowtime)ASend_tstamp"+//最晚事件时间为end_timestamp"ONEROWPERMATCH"+//输出匹配成功"AFTERMATCHSKIPPASTLASTROW"+//匹配后跳转到下一行"PATTERN(e1e2e3{1})WITHININTERVAL'2'MINUTE"+//定义事件组"DEFINE"+//定义每个事件的匹配条件"e1AS"+"e1.price=25,"+"e2AS"+"e2.price=18,"+"e3AS"+"e3.price=15"+")先生";(3.2)FlinkCEP匹配规则：greedywordsize和reluctantwordsizeConcatenation-像(AB)这样的模式意味着A和B之间的连接是严格的，因此，它们之间不存在映射到A或B的行。量词-修改可以映射到模式变量的行数。*0或更多行+1或更多行？0or1line{n}Strictlynlines(n>0){n,}normorelines(n≥O){n,m}n到m（含）行之间（0≤n≤m,0
