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测试地址连通性 DLI提供的“测试地址连通性”用于验证DLI队列与目标地址之间的网络连通性。 常用于读写外部数据源场景，在配置了跨源连接后，检验DLI队列与绑定的跨源对端地址之间的通信能力。 测试队列与数据源地址连通性 登录DLI管理控制台，选择“资源管理 > 队列管理”。 在“
配置DLI 队列与公网网络联通 操作场景 本节操作为您提供DLI队列在公网访问场景下网络打通的方法。通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 操作流程 图1 配置DLI队列访问公网流程 步骤1：创建VPC 登录虚拟私有云控制台，创建虚拟私有云。创建的VPC供NAT访问公网使用。
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
NET SDK视频指导 SDK列表提供了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。 在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API E
创建指定地址连通性测试请求 功能介绍 该API用于往指定队列发送地址连通性测试请求，并将测试地址插入表内。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/connection-test
查询指定地址连通性测试详情 功能介绍 该API用于在连通性测试提交后查询连通性结果。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/connection-test/{task_id}
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解
详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP（在线分析处理）等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（co
创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 问题描述 创建跨源并绑定新创建的DLI队列，测试跨源的网络连通性时失败，有如下报错信息： failed to connect to specified address 排查思路 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往
string_split string_split函数，根据指定的分隔符将目标字符串拆分为子字符串，并返回子字符串列表。 语法说明 string_split(target, separator) 表1 string_split参数说明 参数 数据类型 说明 target STRING
string_split string_split函数，根据指定的分隔符将目标字符串拆分为子字符串，并返回子字符串列表。 语法说明 string_split(target, separator) 表1 string_split参数说明 参数 数据类型 说明 target STRING
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 示例数据：表T1 |score| |81 | |100 | |60 | |95 | |86 | 常用聚合函数 表1 常用聚合函数表 函数 返回值类型
聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 示例数据：表T1 |score| |81 | |100 | |60 | |95 | |86 | 常用聚合函数 表1 常用聚合函数表 函数 返回值类型
配置数据更新间隔。 示例 该示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表联接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if
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