【源码】基于Apache Flink和Spring Boot的欺诈检测系统

项目简介

本项目是基于Apache Flink和Spring Boot构建的欺诈检测系统，主要用于实时处理输入的数据流，并依据预定义规则开展欺诈检测。系统借助Apache Flink进行流处理，利用Spring Boot模拟数据生成和进行规则管理。

项目的主要特性和功能

1. 实时数据处理：运用Apache Flink实现实时数据流处理，可高效处理大规模数据流。
2. 规则引擎：支持动态规则配置，能根据业务需求实时调整欺诈检测规则。
3. 数据模拟：通过Spring Boot模拟数据生成，便于测试和演示系统的欺诈检测功能。
4. Kafka集成：与Kafka集成，用于数据流的输入和输出，保证数据的高吞吐量和低延迟。
5. 状态管理：支持状态管理，可在流处理过程中维护和管理状态信息。
6. 聚合和匹配规则：支持多种聚合和匹配规则，能根据不同业务场景灵活配置。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装JDK：确保机器上安装了JDK 11，可通过SDK Man安装： bash sdk install java 11.0.20-tem
2. 安装Docker（可选）：若需使用Docker开发，可通过以下命令安装： bash curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

项目构建

1. 复制项目： bash git clone <项目仓库地址> cd <项目目录>
2. 构建项目： bash ./mvnw clean verify

运行项目

1. 启动Flink Job： bash java -cp <项目路径>/luix-dae-flink-job/target/luix-dae-flink-job-<版本号>.jar cn.luixtech.dae.flinkjob.DaeFlinkJobApplication
2. 启动模拟器： bash java -cp <项目路径>/luix-fraud-detection-simulator/target/luix-fraud-detection-simulator-<版本号>.jar cn.luixtech.frauddetection.simulator.SimulatorApplication
3. 访问Flink Web UI： http://localhost:8081
4. 访问Swagger UI（如果启用）： http://localhost:5656

使用Docker简化开发（可选）

1. 启动Zookeeper和Kafka： bash docker-compose -f docker/all.yml up -d
2. 停止并移除容器： bash docker-compose -f docker/all.yml down

配置VM选项（可选）

在Rancher环境中，可通过以下方式配置VM选项： bash key: JAVA_OPTS value: -Dspring.profiles.active=XXX

故障排除

若在运行./mvnw时遇到权限问题，可通过以下命令解决： bash chmod +x mvnw git update-index --chmod=+x mvnw

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】