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异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，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
参见《对象存储服务控制台指南》。 推荐使用《文件系统输出流（推荐）》。 前提条件 OBS输出流功能仅支持输出数据到3.0版本以上的桶，请先查看桶信息确认桶的版本。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
时间函数 Flink SQL所支持的时间函数如表1所示。 函数说明 表1 时间函数 函数 返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以“yyyy-MM-dd”的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以“HH:mm:ss”形式解析为SQL时间。
MRS Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache
（RDS）中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。MySQL数据库适用于各种WEB应用、电子商务应用、企业应用、
保留关键字 Flink SQL将一些字符串组合保留为关键字以备将来使用。 如果要使用以下字符串作为字段名称，请确保使用反引号（例如`value`，`count`）。 A A ABS ABSOLUTE ACTION ADA ADD ADMIN AFTER AK ALL ALLOCATE
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： time_attr可以设置processing-time或者event-time。 time_attr设置为event-time时参数类型为bigint或者timestamp类型。
表值函数 表值函数可以将一行转多行，一列转为多列，仅支持在JOIN LATERAL TABLE中使用。 表1 表值函数表 函数 返回值类型 描述 split_cursor(value, delimiter) cursor 将字符串value按delimiter分隔为多行字符串。 示例
DIS输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外
数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用，适用于物联网IOT应用和通用海量KeyValue数据存储与查询等场景。CloudTable的更多信息，请参见《表格存储服务用户指南》。 前提条件 该场景作业需要运行在
Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。 检验是否配置成功，运行cmd
DMS输入流 分布式消息服务（Distributed Message 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，
DMS输出流 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支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。 创建DMS Kafka输出流的语法与创建开源Apache Kafka输出流一样，具体请参见MRS
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
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
其他函数 数组函数 表1 数组函数表 函数 返回值类型 描述 CARDINALITY(ARRAY) INT 返回数组的元素个数。 ELEMENT(ARRAY) - 使用单个元素返回数组的唯一元素。 如果数组为空，则返回null。如果数组有多个元素，则抛出异常。 示例： 返回数组的元素个数为3。
类型转换函数 语法格式 CAST(value AS type) 语法说明 类型强制转换。 注意事项 若输入为NULL，则返回NULL。 Flink作业不支持使用CAST将“BIGINT”转换为“TIMESTAMP”，可以使用to_timestamp或者to_localtimestamp进行转换。
开源Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务
自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*
自拓展输出流 用户可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入指定的云生态或者开源生态。 语法格式 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH (
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