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使用DLI进行账单分析与优化 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤：
-1或大于0。默认值为“-1”，表示无限次数。 checkpoint_path 否 String 用户Jar中checkpoint的储存地址，不同作业路径需要保持不同。 tags 否 Array of Objects Flink jar作业的标签。具体请参考表3。 runtime_config
以SQL作业为例： 单击“作业管理 > SQL作业”。 在作业管理控制台页面筛选使用default队列的作业。 单击展开作业详情，查看作业扫描量。 图1 配置费用示例 计费示例 价格仅供参考，实际计算请以数据湖探索价格详情中的价格为准。 参考数据湖价格详情页的按数据扫描量计算计费样例。 欠费影响
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
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，
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，
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
DISTINCT 则对所有值去重后计算 VARIANCE([ ALL | DISTINCT ] expression) VAR_SAMP() 的同义方法。 RANK() 返回值在一组值中的排名。结果是 1 加上分区顺序中当前行之前或等于当前行的行数。排名在序列中不一定连续。 DENSE_RANK()
和分组操作中可以被重写的操作。对于流式查询，该操作在 join 和分组操作中被重写。根据输入行的数量计算查询结果所需的状态可能会无限增长。 请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止状态过大。 value IN (sub-query) BOOLEAN 如果 value 等于子查询结果集中的一行则返回 TRUE。
non_equi_join_condition number partition_col_name partition_col_value partition_specs property_name property_value regex_expression result_expression select_statement
output_format_classname partition_col_name partition_col_value partition_specs property_name property_value regex_expression result_expression row_format
SERDEPROPERTIES：Serde属性。 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 OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表，如当手动在OBS上面添加分区目录时，再通过上
SERDEPROPERTIES：Serde属性。 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 OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表，如当手动在OBS上面添加分区目录时，再通过上
作业的运行进度，因为没有子作业在运行，sub_job_id不展示。 如果有子作业在运行中，则展示该子作业的运行进度，progress的计算方法为：子作业已经完成的task数除以子作业总的task数。此时progress表示子作业的运行进度，sub_job_id展示。 sub_jobs
窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，
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
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
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