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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
Process,简称CEP)用来检测无尽数据流中的复杂模式,拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程,例如在安全应用中侦测异常行为;在金融应用中查找价格、交易量和其他行为的模式。其他常见的用途如欺诈检测应用和传感器数据的分析等。
Process,简称CEP)用来检测无尽数据流中的复杂模式,拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程,例如在安全应用中侦测异常行为;在金融应用中查找价格、交易量和其他行为的模式。其他常见的用途如欺诈检测应用和传感器数据的分析等。
带有位置属性的动态流数据实时计算处理。 CEP SQL:提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析,用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测,电子围栏等地理分析场景。 大数据治理能力:能快速将海量遥感影像数据接入上云,快速完成影像数据切片处理,为分布式批处理计算提供弹性分布式数据集。
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)
OBS。 查询作业日志信息,参考查看DLI SQL日志。 作业日志为日常的服务运维提供了重要保障,包括跟踪资源使用情况、检测作业运行安全性、追踪资源消耗、检测错误等。 父主题: 安全
默认值为false。 flink.dli.job.scale.interval 30 该配置表示检测当前作业是否需要动态扩缩的时间周期,其单位为分钟,默认值为30。例如30表示每隔30分钟进行一次检测,判断是否需要对作业使用资源量进行扩缩。 注意:只有当用户开启动态扩缩时,该配置才有意义。
使用DLI增强型跨源时,弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下: IP必须为合法的IP地址,用“.”分隔的4个十进制数,范围是0-255。 测试时IP地址后可选择添
该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件,重用之前的表元数据信息,能够检测到表的字段的增加或者减少,主要用于表中元数据未修改,表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE [db_name.]table_name;
该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件,重用之前的表元数据信息,能够检测到表的字段的增加或者减少,主要用于表中元数据未修改,表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE [db_name.]table_name;
DWS Connector概述 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DLI将Flink作业从数据仓库服务(DWS)中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQ
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 Integrated Moving
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 Integrated Moving
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,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
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,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
该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时,动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量,提高查询性能。 配置为true时,代表启用动态分区修剪,SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区,适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作,并且表有
使用DLI增强型跨源时,弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下: IP必须为合法的IP地址,用“.”分隔的4个十进制数,范围是0-255。 测试时IP地址后可选择添
使用DLI增强型跨源时,弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下: IP必须为合法的IP地址,用“.”分隔的4个十进制数,范围是0-255。 测试时IP地址后可选择添