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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。 随机森林结构仅构造一次
JDBC 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，提供了对MySQL、PostgreSQL等常见数据库的读写支持。表类型支持源表、结果表和维表。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
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。 随机森林结构仅构造一次
JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格
CEP模式匹配 复杂事件处理（Complex Event Process，简称CEP）用来检测无尽数据流中的复杂模式，拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程，例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中查找价格
CEP模式匹配 复杂事件处理（Complex Event Process，简称CEP）用来检测无尽数据流中的复杂模式，拥有从不同的数据行中辨识查找模式的能力。模式匹配是复杂事件处理的一个强大援助。 例子包括受一系列事件驱动的各种业务流程，例如在安全应用中侦测异常行为；在金融应用中查找价格
在DLI控制台删除表 根据实际使用情况，您可以通过删除表。 注意事项 具有正在运行中的作业的数据库或者表不能删除。 管理员用户、表的所有者和具有删除表权限的用户可以删除表。 数据表删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 删除表 删除表的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面
在DLI控制台修改数据库所有者 在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改数据库的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改数据库所有者 修改数据库所有者的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL
如果手动关闭了debezium.connect.keep.alive，一旦发生拉取Binlog线程与MySQL服务器的连接连接异常，拉取Binlog线程不会尝试自动重连，这可能导致无法正常从源端拉取binlog日志。
如果手动关闭了debezium.connect.keep.alive，一旦发生拉取Binlog线程与MySQL服务器的连接连接异常，拉取Binlog线程不会尝试自动重连，这可能导致无法正常从源端拉取binlog日志。
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没有声明主键
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“
使用SQL作业模板开发并提交SQL作业 为了便捷快速地执行SQL操作，DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板，您可以按需选择自定义模板或系统模板创建SQL作业
创建数据库 功能描述 创建数据库。 语法格式 1 2 3 CREATE [DATABASE | SCHEMA] [IF NOT EXISTS] db_name [COMMENT db_comment] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已创建
Flink Opensource 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
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