FlinkCEP是Flink框架上层提供的复杂事件处理库，旨在流式数据中实现特定事件模型的检测，以过滤数据或预警重要信息。其工作原理是通过创建事件规则，对每条数据进行匹配处理。具体应用场景，比如监控数据中心机架的功耗与温度，通过事件流分析，能检测即将过热的机架并调整工作负载与散热措施。官方示例与网络案例展示了FlinkCEP的实用功能。

假设一个数据中心中，每个机架持续产生功耗与温度事件。通过FlinkCEP，我们设定规则监测温度，当连续两次事件的温度超过特定阈值时，生成温度警告。进一步，若多次检测到温度警告且呈现上升趋势，则对特定机架发出警报，可能触发冷却措施。实现过程中，官方教程提供详细指引，尽管当前Python版本的API尚未全面支持。

在API层面，Flink将逐步实现Java API的Python化，通过引入Py4J的VM通讯框架，增加诸如Python Table API、UDX接口API、ML Pipeline、DataStream、CEP、Gelly、State等API支持，以满足Python生态用户需求。此外，已有案例说明了如何监测设备温度，触发预警并通知现场工作人员。

案例中，程序检测设备温度持续上升至六次时，打印预警信息并通知检查设备。运行环境配置包括特定pom.xml文件内容，以及需要处理的原始数据示例。Scala代码提供详细步骤，每段代码均附有注释以供理解。相关参考资料包括视频教程与文章，涉及CEP基础与动态规则应用等内容。