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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
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
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。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
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）
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）
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。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RD
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 Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。
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 Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。
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 Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input
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 Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input
操作（读取、插入、修改、删除） Doris 中存储的数据。详情可参考Flink Doris Connector 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 父主题： Doris
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 Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从Kafka名称为test的topic中读取数据。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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 Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从Kafka名称为test的topic中读取数据。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
和parquet时需配置，表明一个文件最多存储记录数，当达到最大值，则另起新文件。 dump_interval 否 触发周期， 当编码格式为orc或者配置了DIS通知提醒时需进行配置。 在orc编码方式中，该配置表示周期到达时，即使文件记录数未达到最大个数配置，也将文件上传到OBS上。
和parquet时需配置，表明一个文件最多存储记录数，当达到最大值，则另起新文件。 dump_interval 否 触发周期， 当编码格式为orc或者配置了DIS通知提醒时需进行配置。 在orc编码方式中，该配置表示周期到达时，即使文件记录数未达到最大个数配置，也将文件上传到OBS上。
可能导致的数据异常问题，请根据您的业务需求选择OBS桶类型。 HDFS代理用户配置 登录MRS管理页面。 选择MRS的HDFS Namenode配置，在“自定义”中添加配置参数。 图1 HDFS服务配置 其中，core-site值名称“hadoop.proxyuser.myname
可能导致的数据异常问题，请根据您的业务需求选择OBS桶类型。 HDFS代理用户配置 登录MRS管理页面。 选择MRS的HDFS Namenode配置，在“自定义”中添加配置参数。 图1 HDFS服务配置 其中，core-site值名称“hadoop.proxyuser.myname
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