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配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放
model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放
距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
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 Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。
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 Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。
sql_containing_cte_name 格式 无。 说明 包含了cte_name定义的公共表达式的SQL语句。 父主题： 标示符
距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
操作（读取、插入、修改、删除） Doris 中存储的数据。详情可参考Flink Doris Connector 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 父主题： Doris
16.0.0~172.31.0.0/12~24 192.168.0.0~192.168.0.0/16~24 “队列特性”：运行AI相关SQL作业时选择“AI增强型”队列，运行其他作业时选择“基础型”队列。 标签 使用标签标识云资源。包括标签键和标签值。如果您需要使用同一标签标识多种
作业特性 “所属队列”选择CCE队列时，设置该参数。表示用户作业使用的Spark镜像类型，具体说明如下： 基础型：DLI提供的基础镜像，运行非AI相关作业时选择“基础型”。 自定义镜像：自定义的Spark镜像，需要选择“容器镜像服务”中设置的镜像名称及版本。 依赖jar包（--jars）
本章节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token来说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
"password": "********", "domain": { "name": "domainname" } }
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的
f2:c1"，并且保证与source相同的列数。 注意事项 在创建Source Stream时可以指定时间模型以便在后续计算中使用，当前DLI支持Processing Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从CloudTable的HBase中读取对象为car_infos的表。
Spark SQL作业： 查看带有“driver”或者为“container_xxx_000001”的日志文件夹则为需要查看的Driver日志目录。 图2 带有driver的归档日志文件夹名示例 图3 container_xxx_000001归档日志文件夹示例 Spark Jar作业：
用配置该项。 注意事项 在创建Source Stream时可以指定时间模型以便在后续计算中使用，当前DLI支持Processing Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input.csv的文件，文件以'\n'划行，
f2:c1"，并且保证与source相同的列数。 注意事项 在创建Source Stream时可以指定时间模型以便在后续计算中使用，当前DLI支持Processing Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从CloudTable的HBase中读取对象为car_infos的表。
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