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险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放, 使用时解密, 确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量xxx_SDK_AK和xxx_SDK_SK。 regionName ：所属区域名称 projectId ：项目ID 通过以下方式可
险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放, 使用时解密, 确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量xxx_SDK_AK和xxx_SDK_SK。 regionName ：所属区域名称 projectId ：项目ID 通过以下方式可
sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource (
sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE kafkaSource (
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。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 create table printSink
partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION：分区。 RENAME：重命名。 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。 注意事项
partition_specs RENAME TO PARTITION partition_specs; 关键字 PARTITION：分区。 RENAME：重命名。 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。 注意事项
图1 DLI计算资源模式 弹性资源池模式：计算资源的池化管理模式，提供计算资源的动态扩缩容能力，同一弹性资源池中的队列共享计算资源。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率，应对业务高峰期的资源需求。 适用场景：适合业务量有明显波动的场合，如周期性的数据批处理任务或实时数据处理需求。
IntegerType, StringType, Row from pyspark.sql import SparkSession 创建会话并设置AK/SK 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 1
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
CEP模式匹配 复杂事件处理（Complex Event Process，简称CEP）用来检测无尽数据流中的复杂模式，拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程，例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中
业结果文件的场景，即不需要旧的作业结果的场景。 结果条数 否 指定导出的结果条数。 不填写数值或数值为“0”时，导出全部结果。 表头 否 设置导出查询结果数据是否含表头。 导出作业结果到本地 异步DDL和QUERY语句支持将结果下载到本地。下载到本地默认仅支持下载1000条数据。
CEP模式匹配 复杂事件处理（Complex Event Process，简称CEP）用来检测无尽数据流中的复杂模式，拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程，例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，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
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，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
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
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“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
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“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
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