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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。 随机森林结构仅构
percentlie_approx percentile_approx函数用于计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数最靠近的值。 命令格式 percentile_approx (colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
rank rank函数用于计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式
如购买按需计费的队列，在使用队列资源时，按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 步骤1：创建并上传数据 创建CSV数据，例如，如图2所示test.csv： 图2 创建test.csv文件
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。 本节操作介绍在DLI管理控制台创建Flink Jar作业的操作步骤。
故障处理 问题1：运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败 问题现象 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败。 解决方案 确认
指定分组的主键，每个分组各自进行计算。 ORDER BY 指定数据按processing time或event time作为时间戳。 ROWS 个数窗口。 RANGE 时间窗口。 注意事项 同一select里所有聚合函数定义的窗口都必须保持一致。 当前Over窗口只支持前向计算(preceding)，不支持following计算。
指定分组的主键，每个分组各自进行计算。 ORDER BY 指定数据按processing time或event time作为时间戳。 ROWS 个数窗口。 RANGE 时间窗口。 注意事项 同一select里所有聚合函数定义的窗口都必须保持一致。 当前Over窗口只支持前向计算(preceding)，不支持following计算。
则对所有值去重后计算。 COUNT(*) | COUNT(1) 返回输入行数。 AVG([ ALL | DISTINCT ] expression) 默认情况下或使用关键字 ALL，返回所有输入行中表达式的平均值（算术平均值）。使用 DISTINCT 则对所有值去重后计算。 SUM([
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致资源被自动删除。自动续费的规则如下所述： 以资源的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 您可以在购买资源时开通自动续费，在购买资源时，自动续费周期以实际选择的续费时长为准。 在到期前均可开通自动续费，到期前
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，
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，
每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。
下拉选择需要使用的队列。如果没有可用队列，此处显示“default”队列，default队列为体验使用，建议重新创建队列。具体队列创建可以参考创建弹性资源池并添加队列。 SQL作业只能在队列类型为“SQL队列”下执行。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
15 48 crc32(binary) → bigint 计算二进制块的CRC 32值。 md5(binary) → varbinary 计算二进制块的MD 5哈希值。 sha1(binary) → varbinary 计算二进制块的SHA 1哈希值。 sha2(string, integer)
在增强型跨源创建界面，配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称：设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为：dli_kafka。 弹性资源池：选择步骤1：创建队列中已经创建的队列名称。（未添加至资源池的队列，请直接选择队列名称。） 虚拟私有云：选择Kafka的虚拟私有云。
如购买按需计费的队列，在使用队列资源时，按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 数据说明 详单数据 车辆上报的详单数据，包括定时上报的位置记录和异常的驾驶行为触发的告警事件数据。
jar作业时必须手动配置，请见 Hudi锁配置说明 一节。 Hudi和队列计算引擎的版本对应关系为： 计算引擎 版本 Hudi版本 Spark 3.3.1 0.11.0 Flink 1.15 0.11.0 Hetu 2.1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本：首先进入DLI的控制台界面，点击左侧菜单栏的”资源管理”->
息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 分布式缓存服务（DCS）为DLI提供兼容Redis的即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，满足用户高并发及快速数据访问的业务诉求。 DCS的更多信息，请参见《分布式缓存服务用户指南》。 前提条件
求，节约成本。 商用 定时扩容/缩容 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 计算队列支持跨AZ双活 DLI跨AZ队列能够为用户提供跨区域容灾的能力，提高计算的可靠性。 商用 队列管理概述 2 支持Spark作业开发者模式 用户可以在DLI管理控制台采用API接口模式设置参数及参数值。
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