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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
增强型跨源连接标签管理 操作场景 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI
数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下，直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
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创建DLI委托（废弃） 功能介绍 该API用于创建DLI用户委托。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v2/{project_id}/agency 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型
创建DLI程序包 DLI支持用户通过批处理方式将程序包提交至通用队列中运行。 如果用户需要更新程序包，可以使用相同的程序包或文件上传至DLI的同一个位置（同一个分组），直接覆盖原有的程序包或文件。 前提条件 所使用的程序包需提前上传至OBS服务中保存。 创建程序包步骤 在管理控制
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
CloudTable OpenTSDB输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到CloudTable的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据
CloudTable OpenTSDB输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到CloudTable的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据
java样例代码 开发说明 redis只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password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
导入Flink作业 功能介绍 该API用于导入Flink作业数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/import 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选
DataGen源表 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据，可用于调试以及测试等场景。 前提条件 无 注意事项 创建DataGen表时，表字段类型不支持Array，Map和Row复杂类型，可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造。
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
DLI程序包标签管理 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 DLI支持对程序包组或程序包添加标签。 在DLI管理控制台单击“数据管理 > 程序包管理”。 选择程序包，单击操作列的“更多 > 标签”，显示当前程序包组或程序包的标签信息。
DataGen源表 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据，可用于调试以及测试等场景。 前提条件 无 注意事项 创建DataGen表时，表字段类型不支持Array，Map和Row复杂类型，可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造。
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件： 打通DLI和外部数据源之间的网络，确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。
窗口Top-N 功能描述 窗口 Top-N 是特殊的 Top-N，它返回每个分区键的每个窗口的N个最小或最大值。 与普通Top-N不同，窗口Top-N只在窗口最后返回汇总的Top-N数据，不会产生中间结果。窗口 Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。 窗口 Top-N
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
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