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时间函数 Flink OpenSource SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[
时间函数 Flink OpenSource SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[
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Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息
} ] } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 分组资源相关API(废弃)
PARTITION partition_specs SET LOCATION obs_path; 关键字 PARTITION:分区。 LOCATION:分区路径。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path
JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector,用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规
字符串函数概览 DLI所支持的字符函数如字符串函数所示。 表1 字符串函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 ascii ascii(string <str>) BIGINT 返回字符串中首字符的数字值。 concat concat(array<T> <a>, array<T> <b>[
字符串函数概览 DLI所支持的字符函数如字符串函数所示。 表1 字符串函数 函数 命令格式 返回值 功能简介 ascii ascii(string <str>) BIGINT 返回字符串中首字符的数字值。 concat concat(array<T> <a>, array<T> <b>[
JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector,用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接,且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接,请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规
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
testtable\n" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 表相关API(废弃)
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
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
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,
SMN结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到消息通知服务(SMN)中。 消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务,它大大简化系统耦合,能够根据用户的需求,向订阅终端主动推送
了解表、数据库、数据目录 DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型,可以在运行时定义数据结构,不需要事先定义元数据。 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。
存储计费 DLI数据存储计费模式 存储资源是DLI服务内部的存储资源,用于存储数据库和DLI表。支持以下计费模式: 按需计费:按需计费是一种后付费模式,DLI支持使用按需计费模式购买数据存储。按照存储在DLI服务中的数据存储量(单位为“GB”)收取存储费用。计费方式自创建起按自然
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,
创建Flink Jar作业 Flink 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。