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# 下载和安装

通过 https://github.com/lf-edge/ekuiper/releases (opens new window) 获取安装包.

# zip、tar.gz 压缩包

解压缩 eKuiper

$ unzip kuiper-$VERISON-$OS-$ARCH.zip
or
$ tar -xzf kuiper-$VERISON-$OS-$ARCH.zip
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运行 bin/kuiperd 以启动 eKuiper 服务器

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

eKuiper 的目录结构如下:

eKuiper_installed_dir
  bin
    kuiperd
    kuiper
  etc
    mqtt_source.yaml
    ...
  data
    ...
  plugins
    ...
  log
    ...
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# deb、rpm 安装包

使用相关命令安装 eKuiper

$ sudo dpkg -i kuiper_$VERSION_$ARCH.deb
or
$ sudo rpm -ivh kuiper-$VERSION-1.el7.rpm
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运行 kuiperd 以启动 eKuiper 服务器

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

kuiper 也支持 systemctl 启动

$ sudo systemctl start kuiper
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eKuiper 的目录结构如下:

/usr/lib/kuiper/bin
  kuiperd
  kuiper
/etc/kuiper
  mqtt_source.yaml
  ...
/var/lib/kuiper/data
  ...
/var/lib/kuiper/plugins
  ...
/var/log/kuiper
   ...
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# 运行的第一个规则流

eKuiper 规则由一个 SQL 和多个操作组成。 eKuiper 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。

eKuiper 具有许多用于复杂分析的内置函数和扩展，您可以访问 eKuiper 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 eKuiper 规则。

# 先决条件

我们假设已经有一个 MQTT 消息服务器作为 eKuiper 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 (opens new window)设置 MQTT 消息服务器。

# 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/kuiper create stream demo '(temperature float, humidity bigint) WITH (FORMAT="JSON", DATASOURCE="demo")'
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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]
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您可以使用kuiper 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 kuiper query 命令对其进行测试。键入kuiper query后，显示 kuiper提示符。

$ bin/kuiper query
kuiper >
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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.
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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}]
...
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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."
...
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# 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 kuiper rule 命令来创建规则并在文件中指定规则定义

$ bin/kuiper create rule ruleDemo -f myRule
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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":  {}
    }]
}
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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}
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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}
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# 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/kuiper stop rule ruleDemo
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请参考以下主题，以获取有关使用 eKuiper 的指导。

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