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word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist(
word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist(
dependencies with "Provided" scope。 单击“OK”完成应用配置。 使用方式 编写自定义函数代码。具体的代码样例可以参考UDF、UDTF或者UDAF。 将写好的自定义函数编译并打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业
dependencies with "Provided" scope。 单击“OK”完成应用配置。 使用方式 编写自定义函数代码。具体的代码样例可以参考UDF、UDTF或者UDAF。 将写好的自定义函数编译并打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业
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 CREATE FUNCTION udf_test AS 'com.huaweicompany.udf.UdfScalarFunction';
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 CREATE FUNCTION udf_test AS 'com.huaweicompany.udf.UdfScalarFunction';
包围起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会显示匹配上的所有分区信息。 注意事项 所要查看分区的表必须存在且是分区表，否则会出错。 示例 查看student表下面的所有的分区。
》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
果该桶未授权，需要单击“立即授权”进行授权。配置该参数，可以在作业异常失败后，将作业日志保存到用户的OBS桶下，方便用户定位故障原因。 图3 保存作业日志 勾选“作业异常告警”，选择1中创建的“SMN主题”。配置该参数，可以在作业异常情况下，向用户指定邮箱或者手机发送消息通知，方便客户及时感知异常。
Kafka sink会保证至少一次将数据插入Kafka topic。这意味着，Flink可以将具有相同key的重复记录写入Kafka topic。因此，upsert-kafka 连接器可以实现幂等写入。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中
系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中
系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中
部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，是集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量。采用批流融合高扩展
Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。 设置spark
-keystore transport-keystore.jks 使用keytool工具生成keystore和truststore文件后，可以在文件夹中看到transport-keystore.jks文件，使用如下命令验证keystore文件和证书信息。 keytool -list
OBS输出流 功能描述 创建sink流将DLI数据输出到对象存储服务（OBS）。DLI可以将作业分析结果输出到OBS上。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS
OBS输出流 功能描述 创建sink流将DLI数据输出到对象存储服务（OBS）。DLI可以将作业分析结果输出到OBS上。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS
Temporal Tables 上的 inner join 示例 假如Rates是一个 Temporal Table Function， join 可以使用 SQL 进行如下的表达: SELECT o_amount, r_rate FROM Orders, LATERAL TABLE
(sub_query); 关键字 ALL：返回重复的行。为默认选项。其后只能跟*，否则会出错。 DISTINCT：从结果集移除重复的行。 groupby_expression：可以是单字段，多字段，也可以是聚合函数，字符串函数等。 operator：此操作符包含等式操作符与不等式操作符，及IN，NOT
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