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数据操作语句DML SELECT 条件表达式 窗口 流表JOIN 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
dependencies with "Provided" scope，否则本地调试运行时会加载不到pom文件中的依赖包。 具体操作以IntelliJ IDEA版本2020.2为例，参考如下： 在IntelliJ IDEA界面，选择调试的配置文件，单击“Edit Configurations”。 在“Run/Debug
据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，
保留关键字 Flink SQL将一些字符串组合保留为关键字以备将来使用。 如果要使用以下字符串作为字段名称，请确保使用反引号（例如`value`，`count`）。 A A ABS ABSOLUTE ACTION ADA ADD ADMIN AFTER AK ALL ALLOCATE
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
创建中间流 功能描述 中间流用来简化sql逻辑，若sql逻辑比较复杂，可以写多个sql语句，用中间流进行串接。中间流仅为逻辑意义上的流，不会产生数据存储。 语法格式 创建中间流语法格式如下： 1 CREATE TEMP STREAM stream_id (attr_name attr_type
SELECT SELECT 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | projectItem [, projectItem ]* } FROM tableExpression [ WHERE booleanExpression
时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive
DIS输入流 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
DDS输出流 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到文档数据库服务（DDS）中。 文档数据库服务（Document Database Service，简称DDS）完全兼容MongoDB协议，提供安全、高可用、高可靠、弹性伸缩和易用的数据库服务，同时提供一键部署、弹性扩容、容灾、备份、恢复、监控和告警等功能。
'postgresql://ip:port/database' 说明： 将数据库连接地址设置为DWS数据库地址，即可创建DWS维表。DWS数据库版本大于8.1.0后，无法用开源的postgresql驱动连接，需要用gaussdb驱动进行连接。 table_name 是 用于查询数据的数据库表名。
目前只适用于CSV格式。 设置引用符号后，必须保证每个字段中包含0个或者偶数个引用符号，否则会解析失败。 version_id 否 版本号，当obs里的桶或对象有设置版本的时候需填写，否则不用配置该项。 注意事项 在创建Source Stream时可以指定时间模型以便在后续计算中使用，当前DLI支持Processing
); 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，dcs_redis表示输出到分布式缓存服务的Redis存储系统中。 cluster_address 是 Redis实例连接地址。 password 否 Redis实例连接密码，当设置为免密访问时，省略该配置项。
其他函数 数组函数 表1 数组函数表 函数 返回值类型 描述 CARDINALITY(ARRAY) INT 返回数组的元素个数。 ELEMENT(ARRAY) - 使用单个元素返回数组的唯一元素。 如果数组为空，则返回null。如果数组有多个元素，则抛出异常。 示例： 返回数组的元素个数为3。
聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 示例数据：表T1 |score| |81 | |100 | |60 | |95 | |86 | 常用聚合函数 表1 常用聚合函数表 函数 返回值类型
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： time_attr可以设置processing-time或者event-time。 time_attr设置为event-time时参数类型为bigint或者timestamp类型。
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
创建维表 创建Redis表 创建RDS表 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
自拓展生态 自拓展输入流 自拓展输出流 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机
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