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窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口
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。 DDS的更多信息，请参见《文档数据库服务用户指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在
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方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 语法格式 create table
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，
则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 若 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的
integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3) STRING 用
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创建自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在DLI作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。 使用root用户登录1容器镜像环境，执行以下命令获取DLI的基础镜像。
OBS表必选参数。 data_path 否 String 新增OBS表数据的存储路径，必须是OBS的路径。 说明： OBS表必选参数。 data_path配置的OBS桶路径不建议为根目录，否则清空表数据的时候，就会把根目录内的数据全部清除，导致数据丢失。 with_column_header 否
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算术函数 表1 算术函数 运算符 描述 + numeric 返回 numeric。 - numeric 返回 numeric 的相反数。 numeric1 + numeric2 返回 numeric1 加 numeric2 numeric1 - numeric2 返回 numeric1
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https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 响应示例如下，例如DLI服务部署的区域为“cn-north-4”，相应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
thon程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DL
将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 下载OBS Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持AK方式登录，以及授权码登录
户组授予策略或角色，才能使得该用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 DLI部署时通过物理区域划分，为项目级服务。授权时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域对应的项目中设置相关权限，并且该权限仅对此项目
DLI委托可以确保DLI在跨源分析场景中安全、有效地访问其他云服务。 发布区域：全部 创建DLI自定义委托 OBS 2.0支持自定义镜像 DLI支持容器部署的集群。在容器集群中，Spark作业和Flink作业相关组件都运行在容器中，通过下载DLI提供的自定义镜像，可以改变Spark作业和Fli
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