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当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Flink镜像。关于如何使用自定义镜像，请参考《数据湖探索用户指南》。 resume_checkpoint 否 Boolean 异常重启是否从checkpoint恢复。
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下：
使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。
streaming-source.monitor-interval 配置数据更新间隔。 示例 该示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表联接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive
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
Flink 支持在 TUMBLE， HOP 和 CUMULATE 上进行窗口聚合。 在流模式下，窗口表值函数的时间属性字段必须是事件时间或处理时间。关于窗口函数更多信息，参见 窗口表值函数（Windowing TVFs）。 在批模式下，窗口表值函数的时间属性字段必须是 TIMESTAMP
DIS源表 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
Flink作业性能调优 性能调优相关基本概念 消费组积压 消费组积压可通过topic最新数据offset减去该消费组已提交最大offset计算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控
如果所建队列属于企业项目，可选择对应的企业项目。 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理。 关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明： 只有开通了企业管理服务的用户才显示该参数。 描述 该数据库的描述。 标签 使用标签标识云
DLI弹性资源池与队列简介 DLI的计算资源是执行作业的基础，本节内容介绍DLI计算资源的模式和队列类型。 什么是弹性资源池和队列？ 在了解DLI计算资源模式前首先了解弹性资源池和队列的基本概念。 弹性资源池是DLI计算资源的一种池化管理模式，可以看做DLI计算资源的集合。DLI
配置DLI云服务委托权限 使用DLI服务前请先配置DLI云服务权限。 本节操作适用于以下场景： 首次使用DLI服务，请参考本节操作按需配置DLI云服务委托权限。 使用DLI的过程中需要与其他云服务协同工作，因此需要您将部分服务的操作权限委托给DLI服务，确保DLI具备基本使用的权
DIS输入流 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
DIS输入流 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
创建Flink OpenSource SQL作业 本章节介绍如何新建Flink OpenSource SQL作业。 DLI Flink OpenSource SQL类型作业完全兼容社区Flink版本，并在社区connector基础之上，新增了Redis、DWS(GaussDB)数据源类型。社区Flink
窗口函数 窗口表值函数（Windowing TVFs） 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”，这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口
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