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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
迁移RDS数据至DLI，具体请参考迁移RDS数据至DLI。 迁移DWS数据至DLI，具体请参考迁移DWS数据至DLI。 数据迁移数据类型映射 将其他云服务或业务平台数据迁移到DLI ，或者将DLI数据迁移到其他云服务或业务平台时，涉及到源和目的端数据类型的转换和映射，根据表1可以获取到源和目的端的数据类型映射关系。
数据权限管理 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
特定类型的数据，使得数据可以被有效地查询和分析。数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 · 元数据：元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。
原生数据类型 DLI支持原生数据类型，请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 OBS表支持情况 DLI表支持情况 INT 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型
数据分析 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 使用DLI进行电商BI报表分析 使用DLI进行账单分析与优化 使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 永洪BI对接DLI提交Spark作业
同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource（除Hudi外）表在执行数据修改类命令（例如insert into，load data）时由于数据源不支持事务性，在系统故障或队列资源重启后，可能会导致数据重复或数据不一致等问题。 为了避免这种情
清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发，所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时，多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以
row 1。 原因分析 客户的数据中存在emoj表情，这些表情是按照四个字节一个单位进行编码的，而通常使用的utf-8编码在mysql数据库中默认是按照三个字节一个单位进行编码的，这个原因导致将数据存入mysql数据库时出现错误。 出现该问题可能原因如下： 数据库编码问题。 处理步骤 修改字符集为utf8mb4。
创建边缘作业source流，从EdgeHub中获取数据。用户数据写入EdgeHub中，Flink边缘作业从中读取数据，作为流计算的数据输入。 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
数据权限相关 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系
数据类型 概述 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink
数据类型 概述 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink
DLI将边缘作业分析处理过的数据，写入到EdgeHub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
CSV格式数据转换为Parquet格式数据。 方案架构 将CSV格式的数据上传到对象存储服务OBS，使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据，并将转换后的Parquet数据存储到OBS中。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据主要包括以下步骤：
车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~
db_comment 数据库描述。 property_name 数据库属性名。 property_value 数据库属性值。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别，可替换使用，建议使用DATABASE。 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 示例
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