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String 资源id，用于区分各个计算资源。 driver_memory 是 String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores 是 Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory 是 String 运行内存，大于等
资源类型，最大长度为10字符，只能由字母，数字，下划线，中划线组成。 driver_memory 是 String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores 是 Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory 是 String 运行内存，大于等
资源类型，最大长度为10字符，只能由字母，数字，下划线，中划线组成。 driver_memory String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory String 运行内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。
资源类型，最大长度为10字符，只能由字母，数字，下划线，中划线组成。 driver_memory String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory String 运行内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。
有在线服务正在运行，无法修改在线并发规格 请检查是否有在线服务正在运行。 400 RES.3004 Basic Error 数据库资源模型配置出错 请联系管理员检查数据库模型配置。 400 RES.3005 Basic Error 数据源连接配额不足 您可以构建最多5数据连接。请及时清理连接。
String 表名称，最大长度64字符。 cluster_name 否 String 集群名称。 data_version 否 String 数据版本号。V1或者V2。 region_info 否 JSON 预分区信息。如果选择数据版本为V2时，才需要设置预分区信息。V1则默认不进行预分区。请参见表15，预分区信息。
String 表名称，最大长度64字符。 cluster_name 否 String 集群名称。 data_version 否 String 数据版本号。V1或者V2。 region_info 否 JSON 预分区信息。如果选择数据版本为V2时，才需要设置预分区信息。V1则默认不进行预分区。请参见表17，预分区信息。
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
选择功能，该功能指定为"keywords"。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串，以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[
组合作业 创建组合作业 通过创建组合作业，用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID，来进行在线流程计算，得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置： 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置
特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理
最新动态 本文介绍了推荐系统RES各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持自定义行为类型 离线数据的行为类型支持自定义行为类型。 商用 准备离线数据源 数据结构
近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1
创建在线服务 在线服务负责分析结果的应用过程，泛指部署线上服务后提供的推理服务，对外提供API接口。在推荐系统中，包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务，具体说明如下： 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可
提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
部署服务 功能介绍 该接口用于部署推理服务。 URI POST /v1/{project_id}/infer-services 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
提交流式训练作业 功能介绍 该接口用于提交流式训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/stream-etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
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