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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
永洪BI创建数据集 操作场景 在永洪SaaS生产环境中创建DLI的数据集。 操作步骤 在永洪SaaS生产环境主页,单击左侧导航栏中的“创建数据集”,请参见图1。 图1 创建数据集 在“数据集类型”页面中,选择创建“SQL数据集”,请参见图2。 图2 创建SQL数据集 在“创建数据
相关组件都运行在容器中,通过下载DLI提供的自定义镜像,可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境。例如,在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库,可以通过这种方式方便地帮助用户进行功能扩展。 发布区域:全部 创建自定义镜像
功能描述 Oracle GoldenGate (a.k.a ogg) 是一个实现异构 IT 环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构,并支持使用
即开即用,Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、CSS、MongoDB、Redis。
表2。 “表结构模式”可填写需访问的数据库名称,如果填写,后续创建数据集时,刷新表,页面上只可见该数据库下的表。如果不填写,后续创建数据集时,刷新表,页面上会显示所有数据库下的表。创建数据集请参考永洪BI创建数据集。 其他选项不需要填写,也无需勾选“需要登录”选项。 图3 添加数据源配置
Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为
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)
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,类
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)
跨源RDS表,执行insert overwrite提示Incorrect string value错误怎么办? 问题现象 客户在数据治理中心DataArts Studio创建DLI的跨源RDS表,执行insert overwrite语句向RDS写入数据报错:DLI.0999: B
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,类
在社区版Flink的基础上,DLI扩展了Connector的支持,新增了Redis、DWS作为数据源类型。为用户提供了更多的数据源选择,使得数据集成更加灵活和方便。 Flink OpenSource SQL作业适合通过SQL语句来定义和执行流处理逻辑的场景,简化了流处理的复杂性,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。
一的数据分析。 优势 大数据ETL:具备TB~EB级运营商数据治理能力,能快速将海量运营商数据做ETL处理,为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延:采用Apache Flink的Dataflow模型,高性能计算资源,从用户自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-
”,请参见图1。 图1 制作报告 选择图表风格,请参见图2。 图2 选择报告风格 选择“清爽绿主题”为例,在界面左侧下拉选择添加已创建的数据集,选择其中的一个表(例如table_child)作为数据源,会在下方的“数据”栏显示出该表的元数据(包括字段和字段类型),请参见图3。 图3
操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍
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
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考”数据湖探索
永洪BI对接DLI提交Spark作业 永洪BI对接准备工作 永洪BI添加数据源 永洪BI创建数据集 永洪BI制作图表 父主题: 数据分析