使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算介绍了如何使用Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算，后来在与@付典就业务需求和具体实现方式进行探讨时，付典提出通过CEP实现的思路和方法。
本文介绍通过CEP实现实时流上的差值聚合计算。
感谢@付典在实现过程中的指导。笔者水平有限，若有纰漏，请批评指出。

一、客户需求

电网公司每天采集各个用户的电表数据（格式如下表），其中data_date为电表数据上报时间，cons_id为电表id，r1为电表度数，其他字段与计算逻辑无关，可忽略。为了后续演示方便，仅输入cons_id=100000002的数据。

no(string)	data_date(string)	cons_id(string)	org_no(string)	r1(double)
101	20190716	100000002	35401	13.76
101	20190717	100000002	35401	14.12
101	20190718	100000002	35401	16.59
101	20190719	100000002	35401	18.89

表1：输入数据
电网公司希望通过实时计算（Blink）对电表数据处理后，每天得到每个电表最近两天（当天和前一天）的差值数据，结果类似如下表：

cons_id(string)	data_date(string)	subDegreeR1(double)
100000002	20190717	0.36
100000002	20190718	2.47
100000002	20190719	2.3

表2：期望的输出数据

二、需求分析

根据业务需求以及CEP跨事件模式匹配的特性，定义两个CEP事件e1和e2，输出e2.r1-e1.r1即可得到差值。

三、CEP开发及测试结果

参考复杂事件处理（CEP）语句，CEP代码如下：

CREATE TABLE input_dh_e_mp_read_curve (
    `no`                  VARCHAR,
    data_date             VARCHAR,
    cons_id               VARCHAR,
    org_no                VARCHAR,
    r1                    DOUBLE,
    ts as TO_TIMESTAMP(concat(data_date,'000000'),'yyyyMMddHHmmss')
    ,WATERMARK wk FOR ts as withOffset(ts, 2000)
) WITH (
    type = 'datahub',
    endPoint = 'http://dh-cn-shanghai.aliyun-inc.com',
    roleArn='acs:ram::XXX:role/aliyunstreamdefaultrole',
    project = 'jszc_datahub',
    topic = 'input_dh_e_mp_read_curve'
);

CREATE TABLE data_out(
    cons_id varchar
    ,data_date varchar
    ,subDegreeR1 DOUBLE
)with(
    type = 'print'
);

insert into data_out
select
    cons_id,
    data_date,
    subDegreeR1
from input_dh_e_mp_read_curve
MATCH_RECOGNIZE(
    PARTITION BY cons_id
    ORDER BY ts
    MEASURES
        e2.data_date as data_date,
        e2.r1 - e1.r1 as subDegreeR1
    ONE ROW PER MATCH
    AFTER MATCH SKIP TO NEXT ROW
    PATTERN(e1 e2)
    DEFINE
        e1 as TRUE,
        e2 as TRUE
);

由于使用了print connector，从对应的sink的taskmanager.out日志中可以查看到输出如下：

task-1> (+)100000002,20190717,0.35999999999999943
task-1> (+)100000002,20190718,2.4700000000000006

对比期望输出（表2），20190717和20190718两个窗口的数据均正确，表明业务逻辑正确，但此输出与期望输出有少许差异：
（1）20190719的数据没有输出，这是因为我们设置了watermark，测试环境下20190719之后没有数据进来触发20190719对应的窗口的结束。

四、其他说明

1、对比使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算（1），我们可以看出使用CEP开发代码非常简洁，所以在跨事件处理的情况下CEP还是非常的合适。从另外一个方面讲，同样的需求有不同的实现方式，所以融会贯通Blink SQL中的各种语法，利用更合适的语法来实现业务需求，将可能大大提升工作效率和业务性能。
2、在实现本案例时，笔者发现使用CEP时有如下需要注意的地方：
（1）partiton by里的字段（如本案的cons_id），默认会带到输出里，若同时在MEASURES中定义，则可能会报类似如下错误：

(2)define及其内容必须定义，否则前端页面提示类似如下错误：