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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
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 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
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 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
Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 什么是从checkpoint恢复？ Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时，遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败
距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
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）
怎样判断当前DLI队列中的作业是否有积压？ 问题描述 需要查看DLI的队列中作业状态为“提交中”和“运行中”的作业数，判断当前队列中的作业是否有积压。 解决方案 可以通过“云监控服务 CES”来查看DLI队列中不同状态的作业情况，具体操作步骤如下： 在控制台搜索“云监控服务 CES”，进入云监控服务控制台。
距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
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。
where_condition where逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 exists 关键字，用于判断是否存在一个不为空的集合，若exist
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 Integrated Moving Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。
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 Integrated Moving Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。
用配置该项。 注意事项 在创建Source Stream时可以指定时间模型以便在后续计算中使用，当前DLI支持Processing Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input.csv的文件，文件以'\n'划行，
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
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
用配置该项。 注意事项 在创建Source Stream时可以指定时间模型以便在后续计算中使用，当前DLI支持Processing Time和Event Time两种时间模型，具体使用语法可以参考配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input.csv的文件，文件以'\n'划行，
操作（读取、插入、修改、删除） Doris 中存储的数据。详情可参考Flink Doris Connector 只能对Unique Key模型的表进行修改和删除操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 父主题： Doris
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