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成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。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。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table filesystemSink ( attr_name
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
算法使用的随机种子值。 4010 numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable
资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学习训练、日志分析、大规模数据挖掘等场景。 管理Jar作业的程序包 DLI允许用户提交编译为Jar包的F
weather_out ( timestamp_value LONG, /* 时间 */ temperature FLOAT, /* 温度值 */ humidity FLOAT, /* 湿度值 */ location STRING /* 地点 */ ) WITH (
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为基础，利用华为云数据湖探索、数据仓库服务以及永洪BI来分析用户和商品的各种数据特征，可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。 流程指导 使用DLI进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。
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
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