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如购买按需计费的队列，在使用队列资源时，按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 步骤1：创建并上传数据 创建CSV数据，例如，如图2所示test.csv： 图2 创建test.csv文件
DLI弹性资源池与队列简介 DLI的计算资源是执行作业的基础，本节内容介绍DLI计算资源的模式和队列类型。 什么是弹性资源池和队列？ 在了解DLI计算资源模式前首先了解弹性资源池和队列的基本概念。 弹性资源池是DLI计算资源的一种池化管理模式，可以看做DLI计算资源的集合。DLI支持在弹性
使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。
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是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM
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是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
故障恢复 系统级故障恢复 DLI系统采用存算分离的架构，计算集群基于K8s资源调度和故障切换机制，在系统故障时，支持自动故障恢复。 作业级故障恢复 Flink、Spark作业支持配置自动重启恢复机制，在开启自动重启功能后，当作业出现异常时将自动重启恢复作业。 父主题： 安全
Hub中，便于后续进行处理。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确地分析处理，增加数据处理计算的速度和效率。同时将数据在边缘预处理，可以有效减少无效的数据上云，减少资源消耗，提升分析效率。边缘作业依赖于智能边缘平台(Intelligent
Flink作业支持使用其他服务作为数据源和数据输出通道进行数据实时计算操作。 本例采用Kafka服务作为数据源通道，以RDS作为数据输出通道，介绍创建并提交Flink OpenSource SQL作业进行实时计算的操作步骤。 操作流程 样例场景需要创建一个Flink OpenSource
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
如果输入为STRING类型，会隐式转换为DOUBLE类型后参与运算。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 如果col值为NULL时，该行不参与计算。 示例代码 计算所有仓库的商品（items）总和。命令示例如下： select sum(items) from warehouse; 返回结果如下：
如果输入为STRING类型，会隐式转换为DOUBLE类型后参与运算。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 如果col值为NULL时，该行不参与计算。 示例代码 计算所有仓库的商品（items）总和。命令示例如下： select sum(items) from warehouse; 返回结果如下：
Flink 1.15版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
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。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)
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。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)
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。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
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，
弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存）。弹性资源池的单位为CU，1CU包含1CPU和4GB内存。 您可以在弹性资源池中创建多个队列， 队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源池分配策略，提高计算资源利用率。 DLI提供以下规格的计算资源，如表1所示。 表1
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