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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）
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
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。
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
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。
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
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
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
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