问题＃1 ：我正在研究一个案例场景，我们需要融合来自多个传感器的数据[例如8个传感器]并以树形式加入它们。例如，连接[s1，s2，s3 s4]以形成流A，然后[s5，s6，s7和s8]形成流B，然后在流A和B上执行CEP。如何实现这一目标？
问题＃2：是否可以在多个流上执行CEP，意味着多个流？在flink 1.3.2 API中明确提到该模式将应用于一个流
DataStream<Event> input = ...
Pattern<Event, ?> pattern = ...
PatternStream<Event> patternStream = CEP.pattern(input, pattern);
如果模式无法应用于多个流，那么Flink CEP将如何使用CEP的典型示例，其中包含烟雾流和温度流来创建当开火时发出警报。
根据某些关键字加入烟雾和临时流 时间戳是唯一的解决方案吗？
那么Flink如何应用于涉及多个传感器的物联网的广泛用例？
答案 0 :(得分：1)
这取决于您如何从传感器读取数据，如果数据到达不同的kafka主题，您可以创建2个flink作业。
作业1 - 从传感器主题s1，s2，s3，s4读取并创建流A，然后另一个kafkaconsumer从s5，s6，s7，s8读取并创建流B.然后从这两个流中推送数据2个中间主题 - ＆gt; streamA，streamB
作业2 - 现在作业2从kafka主题streamA和streamB一起读取并创建一个数据流。
请记住，当你这样做时，你应该依赖于事件时间 您的传感器数据，而不是摄取时间或处理时间 获得准确的结果。
加入2个流后，运行CEP并不是很困难，因为您可以从上一个问题中看到 - Process multiple streams in Flink CEP