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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 Integrated Moving
将写好的自定义函数编译并打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，在需要编辑的Flink SQL作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数”页签中，“所属队列”选择专享队列，会出现“UDF Jar”参数，在此处选择存放在OBS上的JAR文件，单击“保存”。
将写好的自定义函数编译并打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，在需要编辑的Flink SQL作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数”页签中，“所属队列”选择专享队列，会出现“UDF Jar”参数，在此处选择存放在OBS上的JAR文件，单击“保存”。
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，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
触发了监控列表中的关键操作，那么CTS会在记录操作日志的同时，向相关订阅者实时发送通知。 DLI的作业日志 在创建DLI作业时，可以在作业编辑页面，通过保存作业日志功能，将作业运行时的日志信息保存到OBS。 查询作业日志信息，参考查看DLI SQL日志。 作业日志为日常的服务运维
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，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
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，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
MySink", type_class_parameter = "" ); 自定义sink类实现，需要将该类打在jar包中，通过sql编辑页上传udf函数按钮上传。 父主题： 自拓展生态
MySink", type_class_parameter = "" ); 自定义sink类实现，需要将该类打在jar包中，通过sql编辑页上传udf函数按钮上传。 父主题： 自拓展生态
系统没有问题，您需要排查确认修改WITH参数是否正确。 前提条件 无 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式
系统没有问题，您需要排查确认修改WITH参数是否正确。 前提条件 无 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式
FullGC问题原因定位和解决： 原因1 小文件过多：当一个表中的小文件过多时，可能会造成Driver内存FullGC。 登录DLI控制台，选择SQL编辑器，在SQL编辑器页面选择问题作业的队列和数据库。 执行以下语句，查看作业中表的文件数量。“表名”替换为具体问题作业中的表名称。 select count(distinct
如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。
RichParallelSourceFunction<Row>{}，重点实现其中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
RichParallelSourceFunction<Row>{}，重点实现其中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
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，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小
SQL作业”，单击“创建作业”，进入SQL作业编辑器。 在SQL作业编辑器左侧，选择“数据库”页签，单击创建demo数据库，请参见图1。 图1 创建数据库 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 选择demo数据库，在编辑框中输入以下SQL语句： create
开启Checkpoint步骤如下。 到DLI管理控制台，左侧导航栏选择“作业管理 > Flink作业”，在对应的Flink作业所在行，操作列下单击“编辑”。 在“运行参数”下，查看“开启Checkpoint”参数是否开启。 图1 开启Checkpoint 确认Flink结果表的表结构和DL
ITH参数是否正确。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 结果表 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认
骤如下： 导出查询结果的操作入口有两个，分别在“SQL作业”和“SQL编辑器”页面。 在“作业管理”>“SQL作业”页面，可单击对应作业“操作”列“更多 > 导出结果”，可导出执行查询后的结果。 在“SQL编辑器”页面，查询语句执行成功后，在“查看结果”页签右侧，单击“导出结果”，可导出执行查询后的结果。
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