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None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导
视图 创建视图 删除视图 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
视图相关 创建视图 删除视图
（推荐）DLI SDK V3 写作说明 本文介绍了DLI服务提供的V3版本的SDK，列举了最新版本SDK的获取地址。 SDK列表 表1提供了DLI云服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github
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PostgreSQL
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
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，类别数目极有可能发生变化
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，类别数目极有可能发生变化
版本支持公告 DLI计算引擎版本生命周期 Flink 1.15版本说明 Flink 1.12版本说明 Spark 3.3.1版本说明 Spark 3.1.1版本说明 Spark 2.4.5版本说明
永洪BI对接DLI提交Spark作业 永洪BI对接准备工作 永洪BI添加数据源 永洪BI创建数据集 永洪BI制作图表 父主题： 数据分析
修改表 添加列 修改列注释 开启或关闭数据多版本 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
语法定义 DDL语法定义 DML语法定义 父主题： SQL语法约束与定义
条件函数 函数说明 表1 条件函数 条件函数 函数说明 CASE value WHEN value1_1 [, value1_2 ]* THEN result1 [ WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result2 ]* [ ELSE resultZ
多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
语法定义 DDL语法定义 DML语法定义 父主题： SQL语法约束与定义
创建维表 DWS维表 Hbase维表 JDBC维表 Redis维表 父主题： 数据定义语句DDL
内置函数 数学运算函数 字符串函数 时间函数 条件函数 类型转换函数 集合函数 值构建函数 属性访问函数 Hash函数 聚合函数 表值函数 父主题： 函数
值构建函数 函数说明 表1 值构建函数说明 值构建函数 函数说明 ROW(value1, [, value2]*) (value1, [, value2]*) 根据一系列值创建ROW ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’ 根据一系列值创建数组 MAP
Hash函数 函数说明 表1 Hash函数说明 Hash函数 函数说明 MD5(string) 返回以32个十六进制数所表示的字符串的MD5哈希值 若字符串是null，则返回null SHA1(string) 返回以40个十六进制所表示的字符串的SHA-1哈希值 若字符串是null
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