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DLI将边缘作业分析处理过的数据，写入到EdgeHub中，便于后续进行处理。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确地分析处理，增加数据处理计算的速度和效率。同时将数据在边缘预处理，可以有效减少无效的数据上云，减少资源消耗，提升
当编码格式为json（append为false）、avro_merge和parquet时，可通过配置该参数指定真正需要编码的数据，格式为${field_name}，表示直接将该流字段的内容作为一个完整的记录进行编码。 注意事项 当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分
与数据治理中心（DataArts Studio）的关系 在数据治理中心DataArts Studio中，数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过数据治理中心的DLI SQL节点传递SQL语句到DLI中执行，请参考《DLI
当编码格式为json（append为false）、avro_merge和parquet时，可通过配置该参数指定真正需要编码的数据，格式为${field_name}，表示直接将该流字段的内容作为一个完整的记录进行编码。 注意事项 当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分
随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE值，表示数据的异常打分。
怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI提供了Spark和Flink计算引擎，为用户提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，当前，Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15，Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本。
expression) DOUBLE 返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 FIRST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的第一个数据 LAST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的最后一个数据 父主题： 内置函数
数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。
函数通过时间属性字段为每一行数据分配了一个窗口。 在流计算模式，这个时间属性字段必须被指定为事件或处理时间属性。在批计算模式，这个窗口表函数的时间属性字段必须是 TIMESTAMP 或 TIMESTAMP_LTZ 的类型。 HOP 的返回值包括原始表的所有列和附加的三个用于指定窗口的列，分别是：
需要执行Truncate命令的DLI表或者OBS表的名称。 partcol1 需要删除的DLI表或者OBS表的分区名称。 注意事项 只支持清除DLI表或者OBS表的数据。 示例 1 truncate table test PARTITION (class = 'test'); 父主题：
1996; 96 M 月份 July; Jul; 07 w 年中的周数 27(该年的第27周) W 月中的周数 2(该月的第2周) D 年中的天数 189(该年的第189天) d 月中的天数 10(该月的第10天) u 星期中的天数 1 = 星期一, ..., 7 = 星期日 a am/pm
随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE值，表示数据的异常打分。
怎样查看DLI的数据扫描量？ 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。 筛选执行队列为default队列，查看相应的作业。 单击展开作业，查看已扫描的数据。如图1所示。 图1 查看作业扫描量 父主题： 计费相关问题
DLI分区内表导入的文件不包含分区列的数据，导致数据导入完成后查询表数据失败怎么办？ 问题现象 DLI分区内表导入了CSV文件数据，导入的文件数据没有包含对应分区列的字段数据。分区表查询时需要指定分区字段，导致查询不到表数据。 问题根因 DLI分区内表在导入数据时，如果文件数据没有包含分
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。 语法格式
同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource（除Hudi外）表在执行数据修改类命令（例如insert into，load data）时由于数据源不支持事务性，在系统故障或队列资源重启后，可能会导致数据重复或数据不一致等问题。 为了避免这种情
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。 语法格式
1996; 96 M 月份 July; Jul; 07 w 年中的周数 27(该年的第27周) W 月中的周数 2(该月的第2周) D 年中的天数 189(该年的第189天) d 月中的天数 10(该月的第10天) u 星期中的天数 1 = 星期一, ..., 7 = 星期日 a am/pm
选择作业运行时使用的队列资源。 应用程序 选择Jar作业程序包。 Jar包的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中，并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理
行，即为数据倾斜的情况。 图1 数据倾斜样例 常见数据倾斜场景 Group By聚合倾斜 在执行Group By聚合操作时，如果某些分组键对应的数据量特别大，而其他分组键对应的数据量很小，在聚合过程中，数据量大的分组会占用更多的计算资源和时间，导致处理速度变慢，出现数据倾斜。 JOIN
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