malz/ekuiper-new @ 27ec2878d150f7b9a66c8dce134e1579fe1b225b

下载和安装

从 https://github.com/emqx/kuiper/releases 下载最新版本，并解压缩文件。

目录结构

以下是安装 Kuiper 之后的安装目录结构。

kuiper_installed_dir
  bin
    server
    cli
  etc
    mqtt_source.yaml
    ...
  data
    ...
  plugins
    ...
  log
    ...

运行的第一个规则流

Kuiper 规则由一个 SQL 和多个操作组成。 Kuiper SQL 是一种易于使用的类 SQL 语言，用于确定规则流的逻辑。通过命令行提供规则，规则流将在规则引擎中创建并连续运行。用户之后可以通过命令行管理规则。

Kuiper 具有许多用于复杂分析的内置函数和扩展，您可以访问 Kuiper SQL 参考获取有关语法和其功能的更多信息。

让我们考虑一个示例场景：我们正在通过 MQTT 服务从传感器接收温度和湿度记录，并且当温度在一个时间窗口中大于30摄氏度时，我们希望发出警报。我们可以使用以下几个步骤为上述场景编写 Kuiper 规则。

先决条件

我们假设已经有一个 MQTT 消息服务器作为 Kuiper 服务器的数据源。如果您没有，建议使用 EMQ X。请按照 EMQ Broker 安装指南设置 MQTT 消息服务器。

启动 Kuiper Engine服务器

运行 bin/server 以启动 Kuiper 服务器

$ bin/server

您应该会看到一条成功的消息：Serving Rule server on port 20498

定义输入流

流需要具有一个名称和一个架构，以定义每个传入事件应包含的数据。对于这种情况，我们将使用 MQTT 源应对温度事件。输入流可以通过 SQL 语言定义。

我们创建一个名为 demo 的流，该流使用 DATASOURCE 属性中指定的 MQTT demo 主题。

$ bin/cli create stream demo '(temperature float, humidity bigint) WITH (FORMAT="JSON", DATASOURCE="demo")'

MQTT 源将通过tcp://localhost:1883连接到 MQTT 消息服务器，如果您的 MQTT 消息服务器位于别的位置，请在etc/mqtt_source.yaml中进行指定。您可以通过修改如下配置文件来更改配置。

default:
  qos: 1
  sharedsubscription: true
  servers: [tcp://127.0.0.1:1883]

您可以使用cli show streams 命令来查看是否创建了 demo 流。

通过查询工具测试流

现在已经创建了流，可以通过 cli query 命令对其进行测试。键入cli query后，显示 kuiper提示符。

$ bin/cli query
kuiper >

在 kuiper提示符下，您可以键入 SQL 并根据流验证 SQL。

kuiper > select count(*), avg(humidity) as avg_hum, max(humidity) as max_hum from demo where temperature > 30 group by TUMBLINGWINDOW(ss, 5);

query is submit successfully.

现在，如果有任何数据发布到位于tcp://127.0.0.1:1883的 MQTT 服务器，那么它打印如下消息。

kuiper > [{"avg_hum":41,"count":4,"max_hum":91}]
[{"avg_hum":62,"count":5,"max_hum":96}]
[{"avg_hum":36,"count":3,"max_hum":63}]
[{"avg_hum":48,"count":3,"max_hum":71}]
[{"avg_hum":40,"count":3,"max_hum":69}]
[{"avg_hum":44,"count":4,"max_hum":57}]
[{"avg_hum":42,"count":3,"max_hum":74}]
[{"avg_hum":53,"count":3,"max_hum":81}]
...

您可以按 ctrl + c 键中断查询，如果检测到客户端与查询断开连接，服务器将终止流传输。以下是服务器上的日志打印。

...
time="2019-09-09T21:46:54+08:00" level=info msg="The client seems no longer fetch the query result, stop the query now."
time="2019-09-09T21:46:54+08:00" level=info msg="stop the query."
...

编写规则

作为规则的一部分，我们需要指定以下内容：

规则名称：规则的 ID。它必须是唯一的
sql：针对规则运行的查询
动作：规则的输出动作

我们可以运行 cli rule 命令来创建规则并在文件中指定规则定义

$ bin/cli create rule ruleDemo -f myRule

myRule文件的内容。对于在1分钟内滚动时间窗口中的平均温度大于30的事件，它将打印到日志中。

{
    "sql": "SELECT temperature from demo where temperature > 30",
    "actions": [{
        "log":  {}
    }]
}

您应该在流日志中看到一条成功的消息rule ruleDemo created。现在，规则已经建立并开始运行。

测试规则

现在，规则引擎已准备就绪，可以接收来自 MQTT demo 主题的事件。要对其进行测试，只需使用 MQTT 客户端将消息发布到 demo 主题即可。该消息应为 json 格式，如下所示：

{"temperature":31.2, "humidity": 77}

检查位于“ log/stream.log”的流日志，您会看到已过滤的数据被打印出来。另外，如果您发送以下消息，则它不符合 SQL 条件，并且该消息将被过滤。

{"temperature":29, "humidity": 80}

管理规则

您可以使用命令行暂停规则一段时间，然后重新启动规则和其他管理工作。规则名称是规则的标识符。查看规则管理 CLI 以了解详细信息

$ bin/cli stop rule ruleDemo

如果您想了解更多有关该项目的信息，请参考文档中心。

getting_started.md 5.3 KB Riwayat Mentahan