本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：
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主要应用场景有三类：
1.Event-driven Applications【事件驱动】
2.Data Analytics Applications【分析】
3.Data Pipeline Applications【管道式ETL】
3.1 Event-driven Applications
上图包含两块：Traditional transaction Application（传统事务应用）和Event-driven Applications（事件驱动应用）。
Traditional transaction Application执行流程：比如点击流Events可以通过Application写入Transaction DB（数据库），同时也可以通过Application从Transaction DB将数据读出，并进行处理，当处理结果达到一个预警值就会触发一个Action动作，这种方式一般为事后诸葛亮。
Event-driven Applications执行流程：比如采集的数据Events可以不断的放入消息队列，Flink应用会不断ingest（消费）消息队列中的数据，Flink 应用内部维护着一段时间的数据（state），隔一段时间会将数据持久化存储（Persistent sstorage），防止Flink应用死掉。Flink应用每接受一条数据，就会处理一条数据，处理之后就会触发（trigger）一个动作（Action），同时也可以将处理结果写入外部消息队列中，其他Flink应用再消费。
典型的事件驱动类应用：
1.欺诈检测(Fraud detection)
2.异常检测(Anomaly detection)
3.基于规则的告警(Rule-based alerting)
4.业务流程监控(Business process monitoring)
5.Web应用程序(社交网络)
3.2 Data Analytics Applications
Data Analytics Applications包含Batch analytics（批处理分析）和Streaming analytics（流处理分析）。
Batch analytics可以理解为周期性查询：比如Flink应用凌晨从Recorded Events中读取昨天的数据，然后做周期查询运算，最后将数据写入Database或者HDFS，或者直接将数据生成报表供公司上层领导决策使用。
Streaming analytics可以理解为连续性查询：比如实时展示双十一天猫销售GMV，用户下单数据需要实时写入消息队列，Flink 应用源源不断读取数据做实时计算，然后不断的将数据更新至Database或者K-VStore，最后做大屏实时展示。
3.3 Data Pipeline Applications
Data Pipeline Applications包含Periodic （周期性）ETL和Data Pipeline（管道）
Periodic ETL：比如每天凌晨周期性的启动一个Flink ETL Job，读取传统数据库中的数据，然后做ETL，最后写入数据库和文件系统。
Data Pipeline：比如启动一个Flink 实时应用，数据源（比如数据库、Kafka）中的数据不断的通过Flink Data Pipeline流入或者追加到数据仓库（数据库或者文件系统），或者Kafka消息队列。
3.4阿里Flink应用场景
阿里在Flink的应用主要包含四个模块：实时监控、实时报表、流数据分析和实时仓库。
实时监控：
- 用户行为预警、app crash 预警、服务器攻击预警
- 对用户行为或者相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警
实时报表：
- 双11、双12等活动直播大屏
- 对外数据产品：生意参谋等
- 数据化运营
流数据分析：
- 实时计算相关指标反馈及时调整决策
- 内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等
实时仓库：
- 数据实时清洗、归并、结构化
- 数仓的补充和优化
欺诈检测
背景：
假设你是一个电商公司，经常搞运营活动，但收效甚微，经过细致排查，发现原来是羊毛党在薅平台的羊毛，把补给用户的补贴都薅走了，钱花了不少，效果却没达到。
怎么办呢？
你可以做一个实时的异常检测系统，监控用户的高危行为，及时发现高危行为并采取措施，降低损失。
系统流程：
1.用户的行为经由app 上报或web日志记录下来，发送到一个消息队列里去；
2.然后流计算订阅消息队列，过滤出感兴趣的行为，比如：购买、领券、浏览等；
3.流计算把这个行为特征化；
4.流计算通过UDF调用外部一个风险模型，判断这次行为是否有问题（单次行为）；
5.流计算里通过CEP功能，跨多条记录分析用户行为（比如用户先做了a，又做了b，又做了3次c），整体识别是否有风险；
6.综合风险模型和CEP的结果，产出预警信息。
