复杂事件处理引擎开源框架（复杂事件处理引擎cep）

本篇文章给大家谈谈复杂事件处理引擎开源框架，以及复杂事件处理引擎cep对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享复杂事件处理引擎开源框架的知识，其中也会对复杂事件处理引擎cep进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Java开源框架是什么？
• 2、优秀的开源系统框架有哪些推荐
• 3、android app开发中常用到哪些开源框架
• 4、Flink：特性、概念、组件栈、架构及原理分析
• 5、Hadoop、Spark、Flink概要
• 6、JAVA三大框架是什么

Java开源框架是什么？

Java开源项目
Spring Framework 【Java开源 J2EE框架】
Spring 是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架。 Spring提供了管理业务对象的一致方法并且鼓励了注入对接口编程而不是对类编程的良好习惯。Spring的架构基础是基于使用JavaBean属性的 Inversion of Control容器。然而，这仅仅是完整图景中的一部分：Spring在使用IoC容器作为构建完关注所有架构层的完整解决方案方面是独一无二的。 Spring提供了唯一的数据访问抽象，包括简单和有效率的JDBC框架，极大的改进了效率并且减少了可能的错误。Spring的数据访问架构还集成了 Hibernate和其他O/R mapping解决方案。Spring还提供了唯一的事务管理抽象，它能够在各种底层事务管理技术，例如JTA或者JDBC事务提供一个一致的编程模型。 Spring提供了一个用标准Java语言编写的AOP框架，它给POJOs提供了声明式的事务管理和其他企业事务--如果你需要--还能实现你自己的 aspects。这个框架足够强大，使得应用程序能够抛开EJB的复杂性，同时享受着和传统EJB相关的关键服务。Spring还提供了可以和IoC容器集成的强大而灵活的MVC Web框架。【SpringIDE：Eclipse平台下一个辅助开发插件】.
WebWork 【Java开源 Web框架】
WebWork 是由OpenSymphony组织开发的，致力于组件化和代码重用的拉出式MVC模式J2EE Web框架。WebWork目前最新版本是2.1，现在的WebWork2.x前身是Rickard Oberg开发的WebWork，但现在WebWork已经被拆分成了Xwork1和WebWork2两个项目。 Xwork简洁、灵活功能强大，它是一个标准的Command模式实现，并且完全从web层脱离出来。 Xwork提供了很多核心功能：前端拦截机（interceptor），运行时表单属性验证，类型转换，强大的表达式语言（OGNL – the Object Graph Notation Language），IoC（Inversion of Control倒置控制）容器等。 WebWork2建立在Xwork之上，处理HTTP的响应和请求。WebWork2使用ServletDispatcher将HTTP请求的变成 Action(业务层Action类), session（会话）application（应用程序）范围的映射，request请求参数映射。WebWork2支持多视图表示，视图部分可以使用 JSP, Velocity, FreeMarker, JasperReports，XML等。在WebWork2.2中添加了对AJAX的支持，这支持是构建在DWR与Dojo这两个框架的基础之上.【EclipseWork：用于WebWork辅助开发的一个Eclipse插件】
Struts 【Java开源 Web框架】
Struts 是一个基于Sun J2EE平台的MVC框架，主要是采用Servlet和JSP技术来实现的。由于Struts能充分满足应用开发的需求，简单易用，敏捷迅速，在过去的一年中颇受关注。Struts把Servlet、JSP、自定义标签和信息资源(message resources)整合到一个统一的框架中，开发人员利用其进行开发时不用再自己编码实现全套MVC模式，极大的节省了时间，所以说Struts是一个非常不错的应用框架。【StrutsIDE：用于Struts辅助开发的一个Eclipse插件】
Hibernate 【Java开源 持久层框架】
Hibernate 是一个开放源代码的对象关系映射框架，它对JDBC进行了非常轻量级的对象封装，使得Java程序员可以随心所欲的使用对象编程思维来操纵数据库。 Hibernate可以应用在任何使用JDBC的场合，既可以在Java的客户端程序实用，也可以在Servlet/JSP的Web应用中使用，最具革命意义的是，Hibernate可以在应用EJB的J2EE架构中取代CMP，完成数据持久化的重任。Eclipse平台下的Hibernate辅助开发工具:【Hibernate Synchronizer】【MiddlegenIDE】
Quartz 【Java开源 Job调度】
Quartz 是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域又一个开源项目,它可以与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。Quartz可以用来创建简单或为运行十个，百个，甚至是好几万个Jobs这样复杂的日程序表。Jobs可以做成标准的Java组件或 EJBs。Quartz的最新版本为Quartz 1.5.0。
Velocity 【Java开源 模板引擎】
Velocity 是一个基于java的模板引擎（template engine）。它允许任何人仅仅简单的使用模板语言（template language）来引用由java代码定义的对象。当Velocity应用于web开发时，界面设计人员可以和java程序开发人员同步开发一个遵循MVC架构的web站点，也就是说，页面设计人员可以只关注页面的显示效果，而由java程序开发人员关注业务逻辑编码。Velocity将java代码从web页面中分离出来，这样为web站点的长期维护提供了便利，同时也为我们在JSP和PHP之外又提供了一种可选的方案。 Velocity的能力远不止web站点开发这个领域，例如，它可以从模板（template）产生SQL和PostScript、XML，它也可以被当作一个独立工具来产生源代码和报告，或者作为其他系统的集成组件使用。Velocity也可以为Turbine web开发架构提供模板服务（template service）。Velocity+Turbine提供一个模板服务的方式允许一个web应用以一个真正的MVC模型进行开发。 【VeloEclipse ：Velocity在Eclipse平台下的一个辅助开发插件】
IBATIS 【Java开源 持久层框架】
使用ibatis 提供的ORM机制，对业务逻辑实现人员而言，面对的是纯粹的Java对象， 这一层与通过Hibernate 实现ORM 而言基本一致，而对于具体的数据操作，Hibernate 会自动生成SQL 语句，而ibatis 则要求开发者编写具体的SQL 语句。相对Hibernate等 “全自动”ORM机制而言，ibatis 以SQL开发的工作量和数据库移植性上的让步，为系统设计提供了更大的自由空间。作为“全自动”ORM 实现的一种有益补充，ibatis 的出现显 得别具意义。
Compiere ERPCRM 【Java开源ERP与CRM系统】
Compiere ERPCRM为全球范围内的中小型企业提供综合型解决方案，覆盖从客户管理、供应链到财务管理的全部领域，支持多组织、多币种、多会计模式、多成本计算、多语种、多税制等国际化特性。易于安装、易于实施、易于使用。只需要短短几个小时，您就可以使用申购-采购-发票-付款、报价-订单-发票-收款、产品与定价、资产管理、客户关系、供应商关系、员工关系、经营业绩分析等强大功能了。
Roller Weblogger 【Java开源 Blog博客】
这个weblogging 设计得比较精巧，源代码是很好的学习资料。它支持weblogging应有的特性如：评论功能，所见即所得HTML编辑，TrackBack，提供页面模板，RSS syndication，blogroll管理和提供一个XML-RPC 接口。
Eclipse 【Java开源 开发工具】
Eclipse平台是IBM向开放源码社区捐赠的开发框架，它之所以出名并不是因为IBM宣称投入开发的资金总数 —4千万美元，而是因为如此巨大的投入所带来的成果：一个成熟的、精心设计的以及可扩展的体系结构。
NetBeans 【Java开源 开发工具】
NetBeans IDE 是一个为软件开发者提供的自由、开源的集成开发环境。您可以从中获得您所需要的所有工具，用 Java、C/C++ 甚至是 Ruby 来创建专业的桌面应用程序、企业应用程序、web 和移动应用程序。此 IDE 可以在多种平台上运行，包括 Windows、Linux、Mac OS X 以及 Solaris；它易于安装且非常方便使用。
XPlanner 【Java开源 项目管理】
XPlanner 一个基于Web的XP团队计划和跟踪工具。XP独特的开发概念如iteration、user stories等，XPlanner都提供了相对应的的管理工具，XPlanner支持XP开发流程，并解决利用XP思想来开发项目所碰到的问题。 XPlanner特点包括：简单的模型规划，虚拟笔记卡(Virtual note cards),iterations、user stories与工作记录的追踪，未完成stories将自动迭代，工作时间追踪，生成团队效率，个人工时报表，SOAP界面支持。
HSQLDB 【Java开源 DBMS数据库】
HSQLDB(Hypersonic SQL)是纯Java开发的关系型数据库,并提供JDBC驱动存取数据。支持ANSI-92 标准 SQL语法。而且他占的空间很小。大约只有160K,拥有快速的数据库引擎。
Liferay 【Java开源 Portal门户】
代表了完整的J2EE应用，使用了Web、EJB以及JMS等技术，特别是其前台界面部分使用Struts 框架技术，基于XML的portlet配置文件可以自由地动态扩展，使用了Web Services来支持一些远程信息的获取，使用 Apahce Lucene实现全文检索功能。
JetSpeed 【Java开源 Portal门户】
Jetspeed 是一个开放源代码的企业信息门户(EIP)的实现，使用的技术是Java和XML。用户可以使用浏览器，支持WAP协议的手机或者其它的设备访问Jetspeed架设的信息门户获取信息。Jetspeed扮演着信息集中器的角色，它能够把信息集中起来并且很容易地提供给用户。
JOnAS 【Java开源 J2EE服务器】
JOnAS 是一个开放源代码的J2EE实现，在ObjectWeb协会中开发。整合了Tomcat或Jetty成为它的Web容器，以确保符合Servlet 2.3和JSP 1.2规范。JOnAS服务器依赖或实现以下的Java API：JCA、JDBC、JTA 、JMS、JMX、JNDI、JAAS、JavaMail 。
JFox3.0 【Java开源 J2EE服务器】
JFox 是 Open Source Java EE Application Server，致力于提供轻量级的Java EE应用服务器，从3.0开始，JFox提供了一个支持模块化的MVC框架，以简化EJB以及Web应用的开发! 如果您正在寻找一个简单、轻量、高效、完善的Java EE开发平台，那么JFox正是您需要的。

优秀的开源系统框架有哪些推荐

Yui-ext 基于Yahoo UI复杂事件处理引擎开源框架的扩展包yui-ext是具有cs风格的web用户界面组件复杂事件处理引擎开源框架，能实现复杂的Layou布局复杂事件处理引擎开源框架，界面效果可以和backbase比美，而且使用纯JavaScript代码开发。真正的可编辑的表格edit Grid，支持XML和Json数据类型。许多组件实现复杂事件处理引擎开源框架了对数据源的支持，如动态布局，动态加载Tree控件，动态拖拽效果等等。从1..0beta版开始同jQuery合作，推出基于jQuery的ext1.0，提供复杂事件处理引擎开源框架了更多有趣的功能。 优点：结构化，清晰明了，底层用到了jQuery的一些函数，使整合使用有了选择，最重要的一点是界面太 让人震撼了。 缺点：太过于复杂，整个界面的构造过于复杂。 Jquery 任何使用场景都适用；jQuery是一款同prototype一样优秀的js开发类库，特别是针对css和xpath的支持，使我们写JS变得更加方便。 优点：注重简洁和高效，js效果有yui-ext的选择，因为yui-ext重用了很多jquery的函数； 缺点：据说太嫩，历史不悠久。 Extjs 内部系统，后台系统，管理系统等，有很好的UI设计； Dojo 功能是最为强大的JS框架，Dojo是一个用JavaScript编写的开源的DHTML工具箱。Dojo包括Ajax、browser、event、widget等跨浏览器API，包括了js本身的语言扩展，以及各个方面的工具类库，和比较完善的UI组件库。Dojo强大的地方在于界面和特效的封装，可以 让开发者快速构建一些兼容标准的界面。适合企业应用和产品开发； 优点：库相当完善，发展时间也比较长，得到sun和IBM的持。 缺点：文件体积比较大，200多kb，JS语法增强方面不如prototype。 Prototype 最成熟的框架；定义了JS的面向对象扩展，Dom操作API，事件等等，以prototype为核心，形成一个外围的各种各样的JS扩展库； 优点：基本底层，易学易用，甚至是其他一些JS特效开发包的底层，体积算是最小的； 缺点：如果说缺点，可能就是功能是它的弱项；

android app开发中常用到哪些开源框架

在前面的课程中复杂事件处理引擎开源框架，随着对Android体系的了解，已经可以进行正常的Android应用开发了。在Android开发中，同其他工程开发一样，也经常使用一些提高效率的框架，本文我们做一个对比。这些框架，既包括：网络请求框架、也包括图片加载库框架、还包括数据库操作等一些框架，总之，了解和熟悉这些框架，会对自己的开发效率有很大的提升和帮助。

网络请求框架

1、okHttp

在前文的学习中，我们已经了解过okHttp，是一个常用的网络加载库。

2、Retrofit

介绍

Retrofit是一个很不错的网络请求库，该库是square开源的另外一个库，之前的okhttp也是该公司开源的。

Retrofit是基于OkHttp封装的RESTful网络请求框架，使用注解的方式配置请求。优点是速度快，使用注解，callback函数返回结果自动包装成Java对象。官方自己的介绍说：

A type-safe REST client for Android and Java

该网络框架在github上的地址如下：https://square.github.io/retrofit/

要求

Retrofit支持的http方式方式包括 GET/POST/PUT/DELETE/HEAD/PATCH，Retrofit要求Java的版本是1.8+，Android应用的API版本应该在21+。

依赖

使用Retrofit库，和其他库一样，首先需要设置依赖，依然是在build.gradle文件中设置依赖：

//添加retrofit库依赖

implementation ‘com.squareup.retrofit2:retrofit:2.1.0’

//添加gson转换器

implementation ‘com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.1.0’

使用

通过一个例子，我们可以来演示该框架的使用步骤：

1、定义请求接口，即程序中都需要什么请求操作
public interface HttpServices {

/**

获取头条新闻

@param type 新闻类型

@param key apiKey

@return

*/

@GET(“toutiao/index”)

Call getNewsList(@Query(“type”) String type, @Query(“key”) String key);

}

2、实例化Retrofit对象，使用的Builder的模式创建，如下代码所示：
Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()

.baseUrl(Constants.BASE_API)

.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())

.build();

注意，这里设置结构体转换器，是可以直接把网络请求回来的数据转换为Java结构体，这里设置的Gson解析器，因此要引入相应的转换器支持库。

3、得到接口对象，自己创建的全局的接口对象，并调用相应的接口，得到一个类似于请求Call对象。如下所示：
HttpServices httpServices = retrofit.create(HttpServices.class);

Call newsListCall = httpServices.getNewsList(“top”, Constants.API_KEY);

4、加入到请求队列中，并设置回调方法：
newsListCall.enqueue(new Callback() {

@Override

public void onResponse(Call call, Response response) {

//网络请求成功的回调方法

List list = Arrays.asList(response.body().result.data);

Log.i(“TAG”, “请求成功:” + String.valueOf(list.size()));

NewListAdapter adapter = new NewListAdapter(RetrofitActivity.this);

adapter.setmData(list);

mRecyclerView.setAdapter(adapter);

}

@Override

public void onFailure(Call call, Throwable throwable) {

//网络请求失败的回调方法

Log.i(“TAG”, “请求失败:” + throwable.getMessage());

}

});

其他界面操作和之前的Android中的内容一致。

3、RxJava

简单来说，用来处理事件和异步任务，在很多语言上都有实现，RxJava是Rx在Java上的实现。

原理

RxJava最基本的原理是基于观察者模式来实现的。通过Obserable和Observer的机制，实现所谓响应式的编程体验。

特点

RxJava在编程中的实现就是一种链式调用，做了哪些操作，谁在前谁在后非常直观，逻辑清晰，代码维护起来非常轻松。

RxJava也是一个在github上的库，githubhttp://www.xingkongmj.com/news/id/62.html地址如下：https://github.com/ReactiveX/RxJava

基于此，还有一个RxAndroid，github地址如下：https://github.com/ReactiveX/RxAndroid

RxJava和RxAndroid的关系

RxAndroid是RxJava的一个针对Android平台的扩展，主要用于 Android 开发。

基本概念

RxJava 有四个基本概念：

Observable：可观察者，即被观察者Observer：观察者subscribe：订阅事件
这四个概念之间的逻辑关系是：Observable和Observer通过subscribe方法实现订阅关系，从而Observable可以在需要的时候发出事件来通知Observer。

事件

RxJava 的事件回调方法主要包含以下几个：

onNext：普通的事件onCompletedhttp://daduchang.net/432717.html：事件队列完结。RxJava 不仅把每个事件单独处理，还会把它们看做一个队列。RxJava 规定，当不会再有新的 onNext 发出时，需要触发 onCompleted 方法作为标志。：事件队列异常。在事件处理过程中出异常时， 会被触发，同时队列自动终止，不再允许再有事件发出。在一个正确运行的事件序列中, onCompleted和 有且只有一个，并且是事件序列中的最后一个。需要注意的是，onCompleted() 和 () 二者也是互斥的，即在队列中调用了其中一个，就不应该再调用另一个。
数据库操作框架

在开发时，本地数据库可以起到缓存数据和存储业务数据的作用，随着技术的成熟，不断推出了有很多关于数据库的操作框架。比较常见的数据库操作框架有诸如：GreenDao，OrmLite 和 ActiveAndroid，DBFlow等。

GreenDAO

GreenDAO是一个开源的 Android ORM(“对象/关系映射”)，通过 ORM（称为“对象/关系映射”），在我们数据库开发过程中节省了开发时间复杂事件处理引擎开源框架！

GreenDao的官方文档地址如下：http://www.xingkongmj.com/news/id/63.html

GreenDao的作用

通过 GreenDao，我们可以更快速的操作数据库，我们可以使用简单的面相对象的API来存储，更新，删除和查询 Java 对象。这款数据库操作框架的特点是：

高性能，在官方的统计数据中，GreenDao在GreenDao，OrmLite 和 ActiveAndroid三个框架中，读、写、更新操作效率均表现第一。易于使用的强大 API，涵盖关系和连接。内存消耗较小。安全：greenDAO 支持 SQLCipherhttp://www.xingkongmj.com/news/id/64.html，以确保用户的数据安全;
核心概念

GreenDao 的核心类有三个：分别是：

DaoMaster：保存数据库对象（SQLiteDatabase）并管理特定模式的 DAO 类（而不是对象）。它有静态方法来创建表或删除它们。它的内部类 OpenHelper 和DevOpenHelper 是 SQLiteOpenHelper 实现，它们在 SQLite 数据库中创建模式。DaoSession：管理特定模式的所有可用 DAO 对象，您可以使用其中一个getter方法获取该对象。DaoSession 还提供了一些通用的持久性方法，如实体的插入，加载，更新，刷新和删除。XXXDao：数据访问对象（DAO）持久存在并查询实体。对于每个实体，greenDAO 生成DAO。它具有比 DaoSession 更多的持久性方法。Entities：可持久化对象。通常, 实体对象代表一个数据库行使用标准 Java 属性(如一个POJO 或 JavaBean )。
使用

按照官方的文档和github上的说明可以实现greendao的使用。

首先进行的是依赖，对于greenDao，有两个地方需要设置，分别是项目根目录中的 build.gradle，还有module中的build.gradle。
classpath ‘org.greenrobot:greendao-gradle-plugin:3.3.0’ // add plugin

在项目根目录中的build.gradle目录中写这句话的意思是添加greenDao的插件。

在项目module中的build.gradle中也需要进行配置，有两个地方需要设置，如下图所示：

apply plugin: ‘org.greenrobot.greendaohttp://www.xingkongmj.com/news/id/66.html’ //开头加入该代码

dependences{

implementation ‘org.greenrobot:greendao:3.2.0’

}

然后就可以使用了。

bean实体

可以在项目中创建自己业务需要的实体类，并通过注解来设置是实体类，字段约束等内容。然后点击Android Studio中的Make module，即可自动生成XXXDao代码，以此来方便开发者的操作。生成的XXXDao类，不可修改和编辑，是自动生成的。

ORMLite

ORMLite框架是另外一款Android开发中可以使用的数据库操作框架。该框架的文档地址如下：https://ormlite.com/sqlite_java_android_orm.shtml

该框架的文档准备的不是特别友好，此处不再赘述。

总结，所有的框架原理几乎都相差不大，只是操作有所差异。

视图注入框架

在Android项目开发过程中，有太多的页面需要布局完成，同时在代码中需要些大量的findviewbyid的操作，来实现控件的解析。于是就有人想能否轻松一些，解放双手节省时间，干一些其他有意义的事情，于是ButterKnife就来了。

ButterKnife是一个专注于Android系统的View注入框架,可以减少大量的findViewById以及setOnClickListener代码，可视化一键生成。

该项目在github上的地址如下：http://www.xingkongmj.com/news/id/65.html

这个框架的优势也非常明显：

强大的View绑定和Click事件处理功能，简化代码，提升开发效率方便的处理Adapter里的ViewHolder绑定问题运行时不会影响APP效率，使用配置方便代码清晰，可读性强
使用

首先是设置依赖，在build.gradlehttp://daduchang.net/432714.html中进行依赖设置：

implementation ‘com.jakewharton:butterknife:10.2.1’

annotationProcessor ‘com.jakewharton:butterknife-compiler:10.2.1’

需要注意，该框架要求Java环境1.8版本以上，SDK版本在26以上，因此在使用到的module中的build.graldle文件中，还必须添加如下代码配置：

apply plugin: ‘com.jakewharton.butterknife’

android{

//…

compileOptions {

sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8

targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8

}

//…

}

另外，还必须在项目根目录中的build.gradle文件中，添加该框架的插件，如下图所示：

dependences{

classpath ‘com.jakewharton:butterknife-gradle-plugin:10.2.1’

}

然后即可在代码中进行使用了。

在使用该框架的页面进行绑定诸如，如下所示代码:

ButterKnife.bind( this) ;

主要的功能

@BindView（）：控件id 注解，解放双手，不用再每个控件都写一遍findviewById@BindViews（）:多个控件id 的注解，括号内使用花括号包括多个id即可，中间用，分割开在Fragment中使用，绑定Fragment。@BindString（）：绑定字符串@BindArray：绑定数组@BindBitmap：绑定bitmap资源@OnClick、@OnLongClick：绑定点击事件和长按事件…还有很多
插件安装

如果是页面很复杂，一个一个写BindView也很费劲，在Android Studio中，可以安装一个ButterKnife的插件，安装该插件后，可以在Studio中直接将对应的布局中的所有控件均给自动生成。

注意，在进行自动生成时，鼠标要放在布局文件上。

注意事项

ButterKnife框架在使用时，要求的版本比较高，包括Java的版本也有限制。因此，如果计划在项目中使用，要提前做好预备工作，以防止对已有项目和业务带来不必要的麻烦，反而影响工作进度。

Flink：特性、概念、组件栈、架构及原理分析

简单之美 | Apache Flink：特性、概念、组件栈、架构及原理分析
http://shiyanjun.cn/archives/1508.html

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法，或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。例如，实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark，实现流处理的开源方案有Samza、Storm。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。
基本特性
关于Flink所支持的特性，我这里只是通过分类的方式简单做一下梳理，涉及到具体的一些概念及其原理会在后面的部分做详细说明。
流处理特性
支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持带有事件时间的窗口（Window）操作
支持有状态计算的Exactly-once语义
支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作
支持具有Backpressure功能的持续流模型
支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理
Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
支持迭代计算
支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存

API支持
对Streaming数据类应用，提供DataStream API
对批处理类应用，提供DataSet API（支持Java/Scala）

Libraries支持
支持机器学习（FlinkML）
支持图分析（Gelly）
支持关系数据处理（Table）
支持复杂事件处理（CEP）

整合支持
支持Flink on YARN
支持HDFS
支持来自Kafka的输入数据
支持Apache HBase
支持Hadoop程序
支持Tachyon
支持ElasticSearch
支持RabbitMQ
支持Apache Storm
支持S3
支持XtreemFS

基本概念
Stream Transformation Operator
用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。当一个Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成，它类似于一个DAG图，在启动的时候从一个或多个Source Operator开始，结束于一个或多个Sink Operator。下面是一个由Flink程序映射为Streaming Dataflow的示意图，如下所示：

比如从Source[1]到map()[1]，它保持了Source的分区特性（Partitioning）和分区内元素处理的有序性，也就是说map()[1]的Subtask看到数据流中记录的顺序，与Source[1]中看到的记录顺序是一致的。
Redistribution模式

这种模式改变了输入数据流的分区，比如从map()[1]、map()[2]到keyBy()/window()/apply()[1]、keyBy()/window()/apply()[2]，上游的Subtask向下游的多个不同的Subtask发送数据，改变了数据流的分区，这与实际应用所选择的Operator有关系。另外，Source Operator对应2个Subtask，所以并行度为2，而Sink Operator的Subtask只有1个，故而并行度为1。
Task Operator Chain
在Flink分布式执行环境中，会将多个Operator Subtask串起来组成一个Operator Chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行，如下图所示：

在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册成功，则JobManager会向TaskManager回复消息AcknowledgeRegistration。
SubmitJob

Flink程序内部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在消息SubmitJob中以JobGraph形式描述了Job的基本信息。
CancelJob

请求取消一个Flink Job的执行，CancelJob消息中包含了Job的ID，如果成功则返回消息CancellationSuccess，失败则返回消息CancellationFailure。
UpdateTaskExecutionState

TaskManager会向JobManager请求更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，更新成功则返回true。
RequestNextInputSplit

运行在TaskManager上面的Task，请求获取下一个要处理的输入Split，成功则返回NextInputSplit。
JobStatusChanged

ExecutionGraph向JobManager发送该消息，用来表示Flink Job的状态发生的变化，例如：RUNNING、CANCELING、FINISHED等。
TaskManager
TaskManager也是一个Actor，它是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。每个TaskManager负责管理其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。TaskManager端可以分成两个阶段：
注册阶段

TaskManager会向JobManager注册，发送RegisterTaskManager消息，等待JobManager返回AcknowledgeRegistration，然后TaskManager就可以进行初始化过程。
可操作阶段

该阶段TaskManager可以接收并处理与Task有关的消息，如SubmitTask、CancelTask、FailTask。如果TaskManager无法连接到JobManager，这是TaskManager就失去了与JobManager的联系，会自动进入“注册阶段”，只有完成注册才能继续处理Task相关的消息。
Client
当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的形式提交的。一个JobGraph是一个Flink Dataflow，它由多个JobVertex组成的DAG。其中，一个JobGraph包含了一个Flink程序的如下信息：JobID、Job名称、配置信息、一组JobVertex等。
组件栈
Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。Flink分层的组件栈如下图所示：

了解YARN的话，对上图的原理非常熟悉，实际Flink也实现了满足在YARN集群上运行的各个组件：Flink YARN Client负责与YARN RM通信协商资源请求，Flink JobManager和Flink TaskManager分别申请到Container去运行各自的进程。通过上图可以看到，YARN AM与Flink JobManager在同一个Container中，这样AM可以知道Flink JobManager的地址，从而AM可以申请Container去启动Flink TaskManager。待Flink成功运行在YARN集群上，Flink YARN Client就可以提交Flink Job到Flink JobManager，并进行后续的映射、调度和计算处理。
Runtime层

Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等，为上层API层提供基础服务。
API层

API层主要实现了面向无界Stream的流处理和面向Batch的批处理API，其中面向流处理对应DataStream API，面向批处理对应DataSet API。
Libraries层

该层也可以称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。
内部原理
容错机制
Flink基于Checkpoint机制实现容错，它的原理是不断地生成分布式Streaming数据流Snapshot。在流处理失败时，通过这些Snapshot可以恢复数据流处理。理解Flink的容错机制，首先需要了解一下Barrier这个概念：Stream Barrier是Flink分布式Snapshotting中的核心元素，它会作为数据流的记录被同等看待，被插入到数据流中，将数据流中记录的进行分组，并沿着数据流的方向向前推进。每个Barrier会携带一个Snapshot ID，属于该Snapshot的记录会被推向该Barrier的前方。因为Barrier非常轻量，所以并不会中断数据流。带有Barrier的数据流，如下图所示：

接收到Barrier n的Stream被临时搁置，来自这些Stream的记录不会被处理，而是被放在一个Buffer中
一旦最后一个Stream接收到Barrier n，Operator会emit所有暂存在Buffer中的记录，然后向Checkpoint Coordinator发送Snapshot n
继续处理来自多个Stream的记录

基于Stream Aligning操作能够实现Exactly Once语义，但是也会给流处理应用带来延迟，因为为了排列对齐Barrier，会暂时缓存一部分Stream的记录到Buffer中，尤其是在数据流并行度很高的场景下可能更加明显，通常以最迟对齐Barrier的一个Stream为处理Buffer中缓存记录的时刻点。在Flink中，提供了一个开关，选择是否使用Stream Aligning，如果关掉则Exactly Once会变成At least once。
调度机制
在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，如下图所示：

迭代机制
机器学习和图计算应用，都会使用到迭代计算，Flink通过在迭代Operator中定义Step函数来实现迭代算法，这种迭代算法包括Iterate和Delta Iterate两种类型，在实现上它们反复地在当前迭代状态上调用Step函数，直到满足给定的条件才会停止迭代。下面，对Iterate和Delta Iterate两种类型的迭代算法原理进行说明：
Iterate

Iterate Operator是一种简单的迭代形式：每一轮迭代，Step函数的输入或者是输入的整个数据集，或者是上一轮迭代的结果，通过该轮迭代计算出下一轮计算所需要的输入（也称为Next Partial Solution），满足迭代的终止条件后，会输出最终迭代结果，具体执行流程如下图所示：

Delta Iterate Operator实现了增量迭代，它的实现原理如下图所示：

另外，Flink还提供了3个参数来配置Backpressure监控行为：
参数名称
默认值
说明

jobmanager.web.backpressure.refresh-interval
60000
默认1分钟，表示采样统计结果刷新时间间隔

jobmanager.web.backpressure.num-samples
100
评估Backpressure状态，所使用的堆栈跟踪调用次数

jobmanager.web.backpressure.delay-between-samples
50
默认50毫秒，表示对一个Job的每个Task依次调用的时间间隔

通过上面个定义的Backpressure状态，以及调整相应的参数，可以确定当前运行的Job的状态是否正常，并且保证不影响JobManager提供服务。
参考链接
http://flink.apache.org/
http://flink.apache.org/features.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/internals/general_arch.html
http://data-artisans.com/high-throughput-low-latency-and-exactly-once-stream-processing-with-apache-flink/
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/internals/stream_checkpointing.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/internals/job_scheduling.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/streaming/event_time.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/setup/yarn_setup.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/setup/jobmanager_high_availability.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/streaming/libs/cep.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/batch/libs/gelly.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/batch/libs/ml/index.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/batch/libs/table.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/batch/connectors.html
http://geek.csdn.net/news/detail/56272
http://samza.apache.org/

Hadoop、Spark、Flink概要

当前大数据复杂事件处理引擎开源框架的数据量已达PB级别（1PB=1024TB），可以说是庞大无比。同时数据还有 结构化 （如数字、符号等）、 非结构化 （如文本、图像、声音、视频等）之分，兼具大量、复杂复杂事件处理引擎开源框架的特点，使得如何又快又好又便宜得进行大数据的存储，管理和处理变成一个亟待解决的问题。

于是 分布式计算 作为一种低成本的方案被提出来复杂事件处理引擎开源框架了。原理就是把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统，尽管分散系统内的单个计算机的计算能力不强，但是每个计算机只计算一部分数据，多台计算机同时计算，最后将这些计算结果合并得到最终的结果。就整个分散系统而言，处理数据的速度远高于单个计算机，且比集中式计算的大型机要划算的多。

为什么是他们，这要从谷歌的三篇论文说起...

2003年到2004年间，Google发表复杂事件处理引擎开源框架了三篇技术论文，提出了一套分布式计算理论，分别是：

但由于Google没有开源，所以其他互联网公司根据Google三篇论文中提到的原理，对照MapReduce搭建了 Hadoop ， 对照GFS搭建了 HDFS ，对照BigTable搭建了 HBase.

即：
而 Spark 分布式计算是在Hadoop分布式计算的基础上进行的一些架构上的改良。目前也是Hadoop生态圈的成员之一。

Spark与Hadoop最大的不同点在于，Hadoop用 硬盘 存储数据，而Spark用 内存 存储数据,所以Spark能提供超过Hadoop100倍的运算速度。但因为内存断电后会丢失数据，所以Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

Flink是目前唯一同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式流式数据处理框架。一般需要实时处理的场景都有他的身影，比如：实时智能推荐、实时复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL、实时报表分析等

广义的Hadoop不再是单指一个分布式计算系统，而是一套生态系统。

那么，这套生态圈是如何产生的呢？

在有了Hadoop之类计算系统的基础上，人们希望用更友好的语言来做计算，于是产生了Hive、Pig、SparkSQL等。计算问题解决了，还能在什么地方进一步优化呢？于是人们想到给不同的任务分配资源，于是就有了Yarn、Oozie等。渐渐地，随着各种各样的工具出现，就慢慢演变成一个包含了文件系统、计算框架、调度系统的Hadoop大数据生态圈。

附：一些其他的组件示意

Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理各大网站或者App中用户的动作流数据。用户行为数据是后续进行业务分析和优化的重要数据资产，这些数据通常以处理日志和日志聚合的方式解决。

Kafka集群上的消息是有时效性的，可以对发布上来的消息设置一个过期时间，不管有没有被消费，超过过期时间的消息都会被清空。例如，如果过期时间设置为一周，那么消息发布上来一周内，它们都是可以被消费的，如果过了过期时间，这条消息就会被丢弃以释放更多空间。

Oozie：是一个工作流调度系统，统一管理工作流的调度顺序、安排任务的执行时间等，用来管理Hadoop的任务。Oozie集成了Hadoop的MapReduce、Pig、Hive等协议以及Java、Shell脚本等任务，底层仍然是一个MapReduce程序。

ZooKeeper：是Hadoop和HBase的重要组件，是一个分布式开放的应用程序协调服务，主要为应用提供配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等一致性服务。

YARN：Hadoop生态有很多工具，为了保证这些工具有序地运行在同一个集群上，需要有一个调度系统进行协调指挥，YARN就是基于此背景诞生的资源统一管理平台。

JAVA三大框架是什么

struts sping hibernate
struts2:
Struts 2是Struts的下一代产品，是在 struts 1和WebWork的技术基础上进行复杂事件处理引擎开源框架了合并的全新的Struts 2框架。其全新的Struts 2的体系结构与Struts 1的体系结构差别巨大。Struts 2以WebWork为核心，采用拦截器的机制来处理用户的请求，这样的设计也使得业务逻辑控制器能够与ServletAPI完全脱离开，所以Struts 2可以理解为WebWork的更新产品。虽然从Struts 1到Struts 2有着太大的变化，但是相对于WebWork，Struts 2的变化很小。
sping:
Spring是一个开源框架，Spring 是于2003 年兴起的一个轻量级的Java 开发框架，由Rod Johnson 在其著作Expert One-On-One J2EE Development and Design中阐述的部分理念和原型衍生而来。它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合的角度而言，任何Java应用都可以从Spring中受益。
◆目的复杂事件处理引擎开源框架：解决企业应用开发的复杂性
◆功能：使用基本的JavaBean代替EJB，并提供了更多的企业应用功能
◆范围：任何Java应用
简单来说，Spring是一个轻量级的控制反转（IoC）和面向切面（AOP）的容器框架。
◆轻量——从大小与开销两方面而言Spring都是轻量的。完整的Spring框架可以在一个大小只有1MB多的JAR文件里发布。并且Spring所需的处理开销也是微不足道的。此外，Spring是非侵入式的：典型地，Spring应用中的对象不依赖于Spring的特定类。
◆控制反转——Spring通过一种称作控制反转（IoC）的技术促进了松耦合。当应用了IoC，一个对象依赖的其它对象会通过被动的方式传递进来，而不是这个对象自己创建或者查找依赖对象。你可以认为IoC与JNDI相反——不是对象从容器中查找依赖，而是容器在对象初始化时不等对象请求就主动将依赖传递给它。
◆面向切面——Spring提供了面向切面编程的丰富支持，允许通过分离应用的业务逻辑与系统级服务（例如审计（auditing）和事务（transaction）管理）进行内聚性的开发。应用对象只实现它们应该做的——完成业务逻辑——仅此而已。它们并不负责（甚至是意识）其它的系统级关注点，例如日志或事务支持。
◆容器——Spring包含并管理应用对象的配置和生命周期，在这个意义上它是一种容器，你可以配置你的每个bean如何被创建——基于一个可配置原型（prototype），你的bean可以创建一个单独的实例或者每次需要时都生成一个新的实例——以及它们是如何相互关联的。然而，Spring不应该被混同于传统的重量级的EJB容器，它们经常是庞大与笨重的，难以使用。
◆框架——Spring可以将简单的组件配置、组合成为复杂的应用。在Spring中，应用对象被声明式地组合，典型地是在一个XML文件里。Spring也提供了很多基础功能（事务管理、持久化框架集成等等），将应用逻辑的开发留给了你。
所有Spring的这些特征使你能够编写更干净、更可管理、并且更易于测试的代码。它们也为Spring中的各种模块提供了基础支持。
Hibernate:
Hibernate的核心接口一共有6个，分别为:Session、SessionFactory、Transaction、Query、Criteria和Configuration。这6个核心接口在任何开发中都会用到。通过这些接口，不仅可以对持久化对象进行存取，还能够进行事务控制。
这三个框架，用得好，可以很好地放到MVC的模式下的。
其中struts2，可以说是在网站开发的响应事件方面
Hibernate则是在处理java对象与数据库的方面
spring的话，你可上门就能理解到了
同时，个人觉得这三个框架很重要。但是是不是你所说的三大框架，则需要斟酌下，毕竟java是在发展的 关于复杂事件处理引擎开源框架和复杂事件处理引擎cep的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 复杂事件处理引擎开源框架的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于复杂事件处理引擎cep、复杂事件处理引擎开源框架的信息别忘了在本站进行查找喔。