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资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
INSERT OVERWRITE DIRECTORY参数描述 参数 描述 path 要将查询结果写入的OBS路径。 file_format 写入的文件格式，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式。 file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项
目前DLI支持hive语法创建TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC、AVRO、PARQUET文件类型的表。 如果用户CTAS建表指定的文件格式为AVRO类型，而且直接使用数字作为查询语句（SELECT）的输入，如“CREATE TABLE tb_avro STORED AS AVRO
Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据 问题现象 使用Flink作业输出流写入数据到了OBS中，通过该OBS文件路径创建的DLI表进行数据查询时，无法查询到数据。 例如，使用如下Flink结果表将数据写入到OBS的“obs://obs-sink/car_infos”路径下。
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName
权限管理”，对新用户进行授权操作时提示“No such user. userName:xxxx.”错误。 解决方案 以上问题可能是由于系统未能识别新用户信息。 请按以下步骤进行排查： 请先确认下当前用户名是否存在。 如该用户存在，请重新登录管理控制台，系统才能对该用户进行授权操作。 父主题：
object_name 是 数据所在OBS桶中的对象名。如果对象不在OBS根目录下，则需添加文件夹名，例如：test/test.csv。对象文件格式参考“encode”参数。 row_delimiter 是 行间的分隔符。 field_delimiter 否 属性分隔符。 当“enc
已购买套餐包，但使用量超出套餐包额度，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考已购买套餐包，为什么仍然产生按需计费？识别产生按需计费的原因，并重新选择正确的套餐包或保证账户中的余额充足。 未购买套餐包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月
OBS输出流 功能描述 创建sink流将DLI数据输出到对象存储服务（OBS）。DLI可以将作业分析结果输出到OBS上。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS
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
表1 参数说明 参数名称 描述 示例 数据库 当前表所在的数据库。 - 表名称 当前表名称。 - 队列 选择队列。 - 文件格式 导入数据源的文件格式。导入支持CSV，Parquet，ORC，JSON，Avro格式。编码格式仅支持UTF-8。 CSV 数据源路径 直接输入路径
导入数据（废弃） 功能介绍 该API用于将数据从文件导入DLI或OBS表，目前仅支持将OBS上的数据导入DLI或OBS中。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API为异步操作。 导入数据时，可选择已存在的OBS桶路径或新建OBS桶路径，但只能指定一个OBS桶路径。 若需新建OBS桶，需遵守以下命名规则：
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
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数
DLI Flink作业支持哪些数据格式和数据源？ DLI Flink作业支持如下数据格式： Avro，Avro_merge，BLOB，CSV，EMAIL，JSON，ORC，Parquet，XML。 DLI Flink作业支持如下数据源： CloudTable HBase，CloudTable
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
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