检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
DLI是否存在Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）？ 不存在。 DLI没有启动spark.acls.enable配置项，所以不涉及Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）。 该漏洞主要影响在启用了ACL（访问控制列表）时，
更新管理 更新漏洞 DLI云服务通过华为云安全公告密切跟踪漏洞，如Apache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）、Fastjson存在反序列化漏洞（CNVD-2022-40233）等，如发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置
跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ Spark中没有datetime数据类型，其使用的是TIMESTAMP类型。 您可以通过函数进行转换。 例如： select cast(create_date as string)
current_timestamp CURRENT_TIMESTAMP函数用于返回当前时间戳。 命令格式 current_timestamp() 参数说明 无 返回值说明 返回TIMESTAMP类型的时间戳。 示例代码 返回1692002816300。 select current_timestamp();
current_timestamp CURRENT_TIMESTAMP函数用于返回当前时间戳。 命令格式 current_timestamp() 参数说明 无 返回值说明 返回TIMESTAMP类型的时间戳。 示例代码 返回1692002816300。 select current_timestamp();
from_utc_timestamp from_utc_timestamp函数用于计算将UTC的时间戳转化为timezone所对应的UNIX格式的时间戳。 命令格式 from_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) 参数说明
from_utc_timestamp from_utc_timestamp函数用于计算将UTC的时间戳转化为timezone所对应的UNIX格式的时间戳。 命令格式 from_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) 参数说明
from_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) TIMESTAMP 将UTC的时间戳转化为timezone所对应的时间戳。 getdate getdate() STRING 获取当前系统时间。 hour hour(string date) INT
to_utc_timestamp to_utc_timestamp函数用于将timezone所对应的时间戳转换为UTC的时间戳。 命令格式 to_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
to_utc_timestamp to_utc_timestamp函数用于将timezone所对应的时间戳转换为UTC的时间戳。 命令格式 to_utc_timestamp(string timestamp, string timezone) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
unix_timestamp unix_timestamp函数用于将日期值转化为数字型的UNIX格式的日期值。 函数返回值将返回正常UNIX格式时间戳前十位。 命令格式 unix_timestamp(string timestamp, string pattern) 参数说明 表1 参数说明
unix_timestamp unix_timestamp函数用于将日期值转化为数字型的UNIX格式的日期值。 函数返回值将返回正常UNIX格式时间戳前十位。 命令格式 unix_timestamp(string timestamp, string pattern) 参数说明 表1 参数说明
时间序列预测 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
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
PARTITION BY 指定分组的主键，每个分组各自进行计算。 ORDER BY 指定数据按processing time或event time作为时间戳。 ROWS 个数窗口。 RANGE 时间窗口。 注意事项 同一select里所有聚合函数定义的窗口都必须保持一致。 当前Over窗口只支
watermark 策略。 严格递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column。 发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column
BIGINT 返回指定参数的时间戳，时间戳类型为BIGINT类型，单位为“秒”。 支持如下几种使用方法： UNIX_TIMESTAMP()：没有参数时，返回当前时间的时间戳。 UNIX_TIMESTAMP(STRING datestr)：包含一个参数时，返回参数所表示的时间戳，datestr格式必须为yyyy-MM-dd
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是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM stream_name(.
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是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM stream_name(.
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
