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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
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
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
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
Integer 全局变量数量。 global_vars 否 Array of Objects 全局变量信息。请参见表4。 表4 global_vars参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 否 Long 全局变量ID。 var_name 是 String 全局变量名称。 var_value
Table的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进行永久存储，索引和查询，可用于系统监控
Table的OpenTSDB中。OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进行永久存储，索引和查询，可用于系统监控
删除全局变量 功能介绍 该API用于删除全局变量。 只有创建全局变量的用户才可以删除对应的变量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 DELETE /v1.0/{project_id}/variables/{var_name} 参数说明 表1
var_name 是 String 全局变量名，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，不能以下划线开头，且不能超过128字符。 var_value 是 String 全局变量值。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。默认为“false”。 响应消息
修改全局变量 功能介绍 该API用于修改全局变量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 PUT /v1.0/{project_id}/variables/{var_name} 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明
创建全局变量 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置 > 全局变量”。 在“全局变量”页面，单击右上角“创建变量”，可创建新的全局变量。 表1 全局变量参数说明 参数名称 描述 变量名称 所创建的全局变量名称。 变量值 全局变量的值。 创建全局变量之后，在SQL语法中使用“{{xx
全局变量的使用中，一个子账号是否可以使用其他子账号创建的全局变量 全局变量可用于简化复杂参数。例如，可替换长难复杂变量，提升SQL语句可读性。 全局变量的使用具有以下约束限制： 存量敏感变量只有创建用户才能使用，其余普通全局变量同账号同项目下的用户共用。 如果同账号同项目下存在多
全局变量相关API 创建全局变量 删除全局变量 修改全局变量 查询所有全局变量
older_than：指定清理多版本数据的时间范围。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 时间戳 删除该时间戳时间点之前的多版本数据。时间格式需要为yyyy-MM-dd
serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录，以及可以写入成能被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer反序列化的记录。 当以这种格式读取（反序列化）记录时，将根据记录中编码的 schema 版本
serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录，以及可以写入成能被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer反序列化的记录。 当以这种格式读取（反序列化）记录时，将根据记录中编码的 schema 版本
确定两个时间间隔是否重叠。时间点和时间被转换成在两个时间点（开始，结束）定义的范围之内，该计算函数是leftEnd >= rightStart && rightEnd >= leftStart。当左边结束时间点大于等于右边开始时间点，且右边结束时间点大于等于左边开始时间点，则函数返回true值，否则返回false。
older_than：指定清理多版本数据的时间范围。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 表名称。 时间戳 删除该时间戳时间点之前的多版本数据。时间格式需要为yyyy-MM-dd
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