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PARTITION partition_specs SET LOCATION obs_path; 关键字 PARTITION：分区。 LOCATION：分区路径。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path
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apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method 或者 SELECT http_method FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' DISTRIBUTE BY http_method
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
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
怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。
Flink平台的内置依赖包冲突，导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包，用于支持各种数据处理和分析任务。 如果您上传的Jar包中包含DLI Flink运行平台中已经存在的包，则会提示Flink Jar
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
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
之间的范围等于未绑定的前导和未绑定的后续之间的范围。 例如：下面的查询将salary表中的信息按照每个部门员工工资的大小进行排序。 --创建数据表并插入数据 create table salary (dept varchar, userid varchar, sal double);
怎样排查DLI计费异常？ 如果您在使用DLI服务的过程中，感觉计费有异常，可按照以下步骤进行排查： 包周期资源与预付费资源，本节操作重点介绍怎样排查按需资源使用中的扣费异常。 SQL作业 登录DLI管理控制台。 进入“作业管理”>“SQL作业”页面。 查看需要确认的作业详情，确认在扣费时间段内是否有以下操作：
认证证书 合规证书 华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书
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于某
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于某
导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据
0011 文件权限校验错误。 400 DLI.0012 资源对象不可用。 401 DLI.0013 用户认证错误。 401 DLI.0014 服务认证错误。 400 DLI.0015 Token解析错误。 400 DLI.0016 身份角色错误。 400 DLI.0018 数据转换错误。
wasNull() get系列方法 DatabaseMetaData API支持的常用方法签名 ResultSet getCatalogs() 在DLI服务中没有Catalog的概念，返回空的ResultSet。 ResultSet getColumns(String catalog, String
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