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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
值为true或者false,默认为true。 当OBS不支持append模式,且编码格式为csv和json时,可将该参数设置为false。Append为false时需要设置max_record_num_per_file和dump_interval。 max_record_num_per_file 否
值为true或者false,默认为true。 当OBS不支持append模式,且编码格式为csv和json时,可将该参数设置为false。Append为false时需要设置max_record_num_per_file和dump_interval。 max_record_num_per_file 否
I SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载,存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离,数据权限控制到队列、作业,帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache
创建source流从对象存储服务(OBS)获取数据。DLI从OBS上读取用户存储的数据,作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)是一个基于对象的海量存储服务,为客户提供海量、安
创建source流从对象存储服务(OBS)获取数据。DLI从OBS上读取用户存储的数据,作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)是一个基于对象的海量存储服务,为客户提供海量、安
encode 是 输出数据编码格式,当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时,输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时,输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 ak 否 输出到OBS时该参数必填。用于
encode 是 输出数据编码格式,当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时,输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时,输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 ak 否 输出到OBS时该参数必填。用于
type 是 输出数据编码格式,当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时,输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时,输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 format.field-delimiter
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如
type 是 输出数据编码格式,当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时,输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时,输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 format.field-delimiter
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如
SQL类型作业: 完全兼容社区版的Flink,确保了作业可以在这些Flink版本上无缝运行。 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
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)
Java开发环境配置 操作场景 在安装和使用Java SDK前,确保您已经完成开发环境的基本配置。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性,推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下,打开windows的命令行,执行命令Java -version,可以检查版本信息。
0/16,单击“确定”完成安全组规则添加。 Kafka和DWS实例属于同一VPC和子网下? 是,执行7。Kafka和DWS实例在同一VPC和子网,不用再重复创建增强型跨源连接。 否,执行5。Kafka和DWS实例分别在两个VPC和子网下,则要分别创建增强型跨源连接打通网络。 登录D
Service,简称DMS)是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务,提供了可靠且可扩展的托管消息队列,用于收发消息和存储消息。分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持创建输入流从DMS的Ka