Esper系列(二)时间窗口、长度窗口、cast、注解、自定义函数、静态方法

长度窗口实现原理图

说明：

上图长度窗口为5，事件W1至W5进入引擎后属于NewEvents队列，事件W6进入引擎后，W2至W6就属于NewEvents队列，而事件W1就属于OldEvents队列了。NewEvents为先进先出队列，队列长度为EPL语句中制定的长度窗口大小，OldEvent队列为过期数据的存放队列。

EPL长度窗口示例

1	select count(*) as result from orderEvent.win:time_batch(3 sec)

时间窗口实现原理图

说明:

从此图可以看出，随着时间推移，每个进入到引擎的W事件都是newEvents，即Insert Stream。W后括号里的值为属性值(可忽略)，超过EPL语句设置的时间窗口值的事件将进入OldEvent队列.

 

时间周期格式

year-part : (number|variable_name) ("years" | "year")
month-part : (number|variable_name) ("months" | "month")
week-part : (number|variable_name) ("weeks" | "week")
day-part : (number|variable_name) ("days" | "day")
hour-part : (number|variable_name) ("hours" | "hour")
minute-part : (number|variable_name) ("minutes" | "minute" | "min")
seconds-part : (number|variable_name) ("seconds" | "second" | "sec")
milliseconds-part : (number|variable_name) ("milliseconds" | "millisecond" |  "msec")

 

EPL时间窗口示例

1	// 统计最近三秒内获取的事件中salary的平均值
2	String epsql = "select avg(salary) as result from orderEvent.win:time(3 sec)";

数据类型转换（cast）

示例：

1	// avg(salary)默认返回为Double类型，cast(avg(salary),int)转换为int类型；
2	// 30秒内 salary 的平均值
3	String epsql = "select bean,name,cast(avg(salary),int) from orderEvent.win:time(3 msec)";

Annotation（注解）

1. @Name 指定EPL的名称，参数只有一个。例如：@Name("MyEPL")
2. @Description 对EPL进行描述，参数只有一个。例如：@Description("Hello World")
3. @Tag 对EPL进行额外的说明，参数有两个，分别为Tag的名称和Tag的值，用逗号分隔。例如：@Tag(name="author",value="luonanqin")
4. @Priority 指定EPL的优先级，参数只有一个，并且整数（可负可正）。例如：@Priority(10)
5. @Drop 指定事件经过此EPL后不再参与其他的EPL计算，该注解无参数。
6. @Hint 为EPL加上某些标记，让引擎对此EPL产生其它的操作，会改变EPL实例的内存占用，但通常不会改变输出。其参数固定，由Esper提供。
7. @Audit EPL添加此注解后，可以额外输出EPL运行情况，有点类似日志的感觉（当然没有日志的功能全啦）。
8. @Hook 与SQL相关。
9. @EventRepresentation 这是用来指定EPL产生的计算结果事件包含的数据形式。参数只有一个，即array=true或array=false。false为默认值，代表数据形式为Map，若为true，则数据形式为数组。

示例：

1	String epsql = "@Name("EsperEvent")select avg(salary) from OrderEventMap.win:length_batch(2)";
2
3	EPStatement epstate = epAdmin.createEPL(epsql);
4	epstate.addListener(new orderListener());
5	System.out.println("Name is ["+epstate.getName()+"]");

Expression(自定义函数)

格式：

Expression expression_name { expression_body }

expression_name为自定义的Expression名，expression_body为Expression的具体内容。

expression_body表现形式为：(input_param[,…] ]) => expression

input_param为事件流别名(不能和事件流同名)

示例：

1	// 创建转换函数 add
2	String expSql = "create expression add { x => x.salary+500 }";
3	// 将oe(orderEvent)事件流中的salary属性值加500
4	String epsql = "select add(oe) as s from orderEvent.win:length_batch(1) as oe";
5
6	EPStatement expstate = epAdmin.createEPL(expSql);
7	expstate.addListener(new orderListener());
8	EPStatement epstate = epAdmin.createEPL(epsql);
9	epstate.addListener(new orderListener());

自定义静态方法的应用

示例(事件流过滤)

1	// 判断总数是否等于0
2	public class IsZero
3	{
4	public static boolean isZero(int sum)
5	{
6	return sum==0;
7	}
8	}
9
10	// 加载
11	epService.getEPAdministrator().getConfiguration().addImport(IsZero.class);
12
13	// 查询没有钱的用户的name值（User包含name和money属性）
14	select name from orderEvent(IsZero.isZero(salary))

注意：

1、要过滤的属性只能是数字和字符串。

2、过滤表达式中不能使用聚合函数。

示例(事件流转换输出)

通过自定义类的静态方法转换事件流的输出属性。

BaseUntil.java(静态方法实现类)

1	public class BaseUntil {
2
3	public static int Add(int n){
4	return n+100;
5	}
6
7	public static String UpdataText(String str){
8	return str+"，你好！";
9	}
10	}
11
12	// 字节码加载
13	epService.getEPAdministrator().getConfiguration().addImport(BaseUntil.class);
14
15	String epsql = "select BaseUntil.UpdataText(name) as result from orderEvent  ";