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percentlie percentile函数用于计算精确百分位数,适用于小数据量。先对指定列升序排列,然后取第p位百分数的精确值。 命令格式 percentile(colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 colname 是 STRING
bround bruond函数用于返回一个数值,该数值是按照指定d位小数进行四舍五入运算的结果。 命令格式 bround(DOUBLE a, INT d) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型
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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
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
Teradata函数 以下函数提供Teradata SQL的能力。 字符串函数 char2hexint(string) 描述:返回字符串的UTF-16BE编码的十六进制表示形式。 index(string, substring) 描述:同strpos() 函数。 日期函数 本节中的函数使用与
复杂类型 ARRAY 数组。 示例:ARRAY[1, 2, 3]。 --创建ARRAY类型表 create table array_tb(col1 ARRAY<STRING>); --插入一条ARRAY类型数据 insert into array_tb values(ARRAY[
数据类型 概述 数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL
数据类型 概述 数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL
清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发,所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时,多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以通过本章节介绍的
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据,再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction,并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource
清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发,所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时,多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以通过本章节介绍的
函数概览 DLI提供了的decode1、javahash、max_pt等函数的说明如下。 表1 其他新增函数说明 函数 命令格式 返回值 功能简介 decode1 decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据,再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction,并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource
函数概览 DLI提供了的decode1、javahash、max_pt等函数的说明如下。 表1 其他新增函数说明 函数 命令格式 返回值 功能简介 decode1 decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result
使用DLI进行电商BI报表分析 应用场景 某商城作为中国一家自营式电商,在保持高速发展的同时,沉淀了数亿的忠实用户,积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机,是大数据应用在精准营销中的关键问题,也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户
修改主机信息 功能介绍 该API用于在跨源中修改数据源主机信息,仅支持全量覆盖。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 PUT /v2.0/{project_id}/datasource/enhanced-connections/{connection_id
算术函数 表1 算术函数 运算符 描述 + numeric 返回 numeric。 - numeric 返回 numeric 的相反数。 numeric1 + numeric2 返回 numeric1 加 numeric2 numeric1 - numeric2 返回 numeric1
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台,分析每日新增日志获取所需指标,通过数据来辅助决策。例如:运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等,了解游戏当前状态及后续响应活动措施
自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据,作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type