(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210269140.3 (22)申请日 2022.03.18 (71)申请人 武汉物易云通网络科技有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区光谷大道77号金融后台服务中心 一期A3栋12层 (72)发明人 汪健　王祖正　吴凡　 (74)专利代理 机构 武汉知产时代知识产权代理 有限公司 42 238 专利代理师 孔灿 (51)Int.Cl. G06F 8/20(2018.01) G06F 8/41(2018.01) G06F 9/445(2018.01) (54)发明名称 一种实时数据智能检测方法、 装置及计算机 设备 (57)摘要 本发明提供一种实时数据智能检测方法、 装 置及计算机设备， 方法包括： 从消息系统kafka端 接入实时流数据； 利用java编译器Janino转换规 则条件， 生成Pattern对象； 利用PatternAPI函数 从Pattern对象中获取输入实时流数据中满足条 件的数据， 并通过select方法获取触发事件结 果； 利用PatternAPI函数从Pattern对象中获取 输入实时流数据中满足条件的数据， 并通过 select notMatches方法获取未触发事件结果。 本发明提供的有益效果是： 架构逻辑简单， 开发 和维护成本低； 满足业 务灵活变动规则的需求。 权利要求书1页 说明书6页 附图8页 CN 115220698 A 2022.10.21 CN 115220698 A 1.一种实时数据智能检测方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S101： 从消息系统kafka端接入实时流数据； S102： 利用java编译器Jan ino转换规则条件， 生成Pat tern对象； S103： 利用PatternAPI函数从Pattern对象中获取输入实时流数据中满足条件的数据， 并通过select方法获取触发事 件结果； S104： 利用PatternAPI函数从Pattern对象中获取输入实时流数据中满足条件的数据， 并通过selectn otMatches方法获取 未触发事 件结果。 2.如权利要求1所述的一种实时数据智能检测方法， 其特征在于： 步骤S102中， 当规则 任务条件修改时， 通过在Flink源码中增加序列化接口， 实现事件驱动， 重新生成新的 Pattern对象。 3.如权利要求1所述的一种实时数据智能检测方法， 其特征在于： 步骤S102中， 所述 Pattern对象有 多个。 4.如权利要求3所述的一种实时数据智能检测方法， 其特征在于： 每个Pattern对象拥 有唯一UUID标识， 且通过Map映射关系， 得到多个对应的select函数。 5.一种实时数据智能检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据获取模块： 从消息系统kafka端接入实时流数据； Pattern对象生成模块： 利用java编译器Jan ino转换规则条件， 生成Pat tern对象； 触发事件结果获取模块： 利用PatternAPI函数从Pattern对象中获取输入实时流数据 中满足条件的数据， 并通过select方法获取触发事 件结果； 未触发事件结果获取模块： 利用PatternAPI函数从Pattern对象中获取输入实时流数 据中满足条件的数据， 并通过select  notMatches方法获取 未触发事 件结果。 6.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在 所述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至4 任一项所述实时数据智能检测方法的步骤。 7.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至3任一项实时数据智能检测方法的 步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115220698 A 2一种实时数据智能检测方 法、 装置及计算机设 备 技术领域 [0001]本发明涉及大数据领域， 尤其涉及一种实时数据智能检测方法、 装置及计算机设 备。 背景技术 [0002]随着互联网的发展进入下半场， 实时数据监测和风控预警方案要求越来越高， 传 统的风控方案出现了 很多痛点， 比如存在以下问题(以dro ols举例说明)： [0003]1， 架构逻辑复杂， 语法语言偏向开发人员， 具体业务分析人员不容易介入， 开发成 本高。 [0004]2， 运行中的数据检测任务不能做到动态修改规则， 这是最大的痛点， 不能做到对 数据检测规则的智能化 修改。 [0005]3， 不满足特别或者个别 情况下的需求， 比如规则未匹配数据不下发等业务场景需 求(正常需求中， 以上会被过 滤掉， 因为代码逻辑源码本身就是如此设计与执 行的)。 发明内容 [0006]有鉴于此， 本发明提供了一种 实时数据智能检测方法， 该方法能够实现实时场景 下数据规则匹配， 基于 Flink‑CEP引擎， 可以对接多种数据源(Flink支持的)， janino编译器 转化编程语 言， 生成Flink‑CEP规则实体类代码， 并且灵活匹配条件表达式， 进行条件匹配， 最后输出满足条件的数据， 还可以自定义输出不满足条件规则的数据。 [0007]本发明提出的一种实时数据智能检测方法， 该 方法包括如下步骤： [0008]S101： 从消息系统kafka端接入实时流数据； [0009]S102： 利用java编译器Jan ino转换规则条件， 生成Pat tern对象； [0010]S103： 利用PatternAPI函数从Pattern对象中获取输入实时流数据中满足条件的 数据， 并通过select方法获取触发事 件结果； [0011]S104： 利用PatternAPI函数从Pattern对象中获取输入实时流数据中满足条件的 数据， 并通过select  notMatches方法获取 未触发事 件结果。 [0012]进一步地， 步骤S102中， 当规则任务条件修改时， 通过在Flink源码中增加序列化 接口， 实现事 件驱动， 重新 生成新的Pat tern对象。 [0013]进一步地， 步骤S102中， 所述Pat tern对象有 多个。 [0014]进一步地， 每个Pattern对象拥有唯一UUID标识， 且通过Map映射关系， 得到多个对 应的select函数。 [0015]一种实时数据智能检测装置， 所述装置包括： [0016]数据获取模块： 从消息系统kafka端接入实时流数据； [0017]Pattern对象生成模块： 利用java编译器Jan ino转换规则条件， 生成Pat tern对象； [0018]触发事件结果获取模块： 利用P atternAPI函数从P attern对 象中获取输入实时流 数据中满足条件的数据， 并通过select方法获取触发事 件结果；说　明　书 1/6 页 3 CN 115220698 A 3