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OBS路径：程序包所在的OBS路径。 分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDAF函数。 登录登录DLI管理控制台，创建SQL队列和数据库。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。
常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表2，表中的A和B代表逻辑表达式。 表2 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A OR B BOOLEAN 若A或B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。 A AND B BOOLEAN 若A和B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。
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
实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小于某个阈值，则他们属于同一个类别。若某数据点和多个类别中心点的距离都小于这
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
内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka
HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用，适用于物联网IOT应用和通用海量KeyValue数据存储与查询等场景。CloudTable的更多信息，请参见《表格存储服务用户指南》。 前提条件
CASE...WHEN 简单CASE函数 CASE搜索函数 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
//ip:port/database" 目前支持两种数据库连接：MySQL和PostgreSQL MySQL: 'mysql://ip:port/database' PostgreSQL: 'postgresql://ip:port/database' 说明： 将数据库连接地址设
BY 用表达式GROUP BY GROUP BY中使用HAVING过滤 ROLLUP GROUPING SETS 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
数据权限管理 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
FROM T1; 测试数据和结果 表3 T1 content (STRING) 测试结果 "hello1 " 2 "hello2 " "hello2" null 86 AVG(numeric) 测试语句： SELECT AVG(score) FROM T1; 测试数据和结果 表4 T1 测试数据（score）
condition ]* ) MR SQL中的模式匹配是用MATCH_RECOGNIZE子句执行。MATCH_RECOGNIZE子句执行如下任务： 使用PARTITION BY 和ORDER BY子句对MATCH_RECOGNIZE子句中的数据进行逻辑分区和排序。 使用PATTERN子句
BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 对于批处理的 SQL 查询，分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP
condition ]* ) MR SQL中的模式匹配是用MATCH_RECOGNIZE子句执行。MATCH_RECOGNIZE子句执行如下任务： 使用PARTITION BY 和ORDER BY子句对MATCH_RECOGNIZE子句中的数据进行逻辑分区和排序。 使用PATTERN子句
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
实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小于某个阈值，则他们属于同一个类别。若某数据点和多个类别中心点的距离都小于这
数据权限列表 DLI中SQL语句与数据库、表、角色相关的权限矩阵如表1所示。 表1 权限矩阵 分类 SQL语句 权限 说明 Database DROP DATABASE db1 database.db1的DROP_DATABASE权限 - CREATE TABLE tb1(...)
minRepeat ], [ maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java
minRepeat ], [ maxRepeat ] } '}' ['?'] | '{' repeat '}' 注意事项 Flink SQL 对于标识符（表、属性、函数名）有类似于 Java 的词法约定: 不管是否引用标识符，都保留标识符的大小写。 且标识符需区分大小写。 与 Java
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