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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
4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型 4字节 - 是 是 DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - 是 是 DECIMAL(precision,scale) 10进制精确数字类型。固定有效位数和小数位数的数据类型，例如：3
4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型 4字节 - 是 是 DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - 是 是 DECIMAL(precision,scale) 10进制精确数字类型。固定有效位数和小数位数的数据类型，例如：3
println(table); return table; } DataType.DECIMAL的默认精度为(10,0)，设置Decimal类型精度的方法如下： 1 Column c11 = new Column("c11", new DecimalTypeInfo(25
格式类型映射与 Apache Hive 兼容，但与 Apache Spark 有所不同： Timestamp：不论精度，映射 timestamp 类型至 int96。 Decimal：根据精度，映射 decimal 类型至固定长度字节的数组。 下表列举了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。
8字节 -9223372036854775808～9223372036854775807 REAL 单精度浮点型 4字节 - FLOAT 单精度浮点型 4字节 - DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - DECIMAL 固定有效位数和小数位数的数据类型 - - DATE 日期类型，
8字节 -9223372036854775808～9223372036854775807 REAL 单精度浮点型 4字节 - FLOAT 单精度浮点型 4字节 - DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - DECIMAL 固定有效位数和小数位数的数据类型 - - DATE 日期类型，
符串格式。 返回值说明 返回STRING类型。 num、from_base或to_base值为NULL时，返回NULL。 转换过程以64位精度工作，溢出时返回NULL。 num如果输入的是小数，会转为整数值后进行进制转换，小数部分会被舍弃。 示例代码 -返回8。 select conv('1000'
符串格式。 返回值说明 返回STRING类型。 num、from_base或to_base值为NULL时，返回NULL。 转换过程以64位精度工作，溢出时返回NULL。 num如果输入的是小数，会转为整数值后进行进制转换，小数部分会被舍弃。 示例代码 -返回8。 select conv('1000'
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
- 1.0000000000) < 0.000000001 //0.9999999999和1.0000000000为10位精度，而0.000000001为9位精度，此时可以认为0.9999999999和1.0000000000相等。 数值类型可与字符串类型进行比较。做大小(>,<,>=
- 1.0000000000) < 0.000000001 //0.9999999999和1.0000000000为10位精度，而0.000000001为9位精度，此时可以认为0.9999999999和1.0000000000相等。 数值类型可与字符串类型进行比较。做大小(>,<,>=
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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）
pi 的值。 E() 返回无比接近 e 的值。 RAND() 返回 [0.0, 1.0) 范围内的伪随机双精度值。 RAND(INT) 返回范围为 [0.0, 1.0) 的伪随机双精度值，初始种子为 INT。 如果两个 RAND 函数具有相同的初始种子，它们将返回相同的数字序列。 RAND_INTEGER(INT)
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