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创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能,在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期,可以帮助您更好的管理数目众多的表,自动清理长期不再使用的数据表,简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置,避免因误操作丢失数据。
停止计费 包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源,例如包年/包月的弹性资源池、包年/包月的队列等,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券
DIS输入流 功能描述 创建source流从数据接入服务(DIS)获取数据。用户数据从DIS接入,Flink作业从DIS的通道读取数据,作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出,进行持续处理,适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
DIS输入流 功能描述 创建source流从数据接入服务(DIS)获取数据。用户数据从DIS接入,Flink作业从DIS的通道读取数据,作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出,进行持续处理,适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
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
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完
文件系统输出流(推荐) 功能描述 创建sink流将数据输出到分布式文件系统(HDFS)或者对象存储服务(OBS)等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
文件系统输出流(推荐) 功能描述 创建sink流将数据输出到分布式文件系统(HDFS)或者对象存储服务(OBS)等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
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,
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
使用DataSource语法创建OBS表 功能描述 本节介绍使用DataSource语法创建OBS表。 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文
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
Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 操作场景 DLI将Spark Jar作业并的输出数据写入到OBS时,需要配置AKSK访问OBS,为了确保AKSK数据安全,您可以用过数据加密服务(Data Encryption Workshop,DEW)、云凭据管理服务(Cloud
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
使用DataSource语法创建OBS表 功能描述 本节介绍使用DataSource语法创建OBS表。 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异,详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文
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