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在地区和终端节点获取DLI对应区域的域名。 如果不配置，程序根据region参数来确定域名。 obsEndPoint 是 obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com OBS服务的域名。 在地区和终端节点获取OBS对应区域的域名。 bucketName 是 - OBS上的桶名称。该桶
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，使用DLI的队列资源时，按照队列CU时进行计费。
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN
域名的限制长度为1到255的字符串，并且组成必须是字母、数字、下划线或者短横线。 域名的顶级域名至少包含两个及以上的字母，例如.com，.net，.cn等。 测试时域名后可选择添加端口，用":"隔开，端口最大限制为5位，端口范围：0~65535。 例如example.com:8080。
调用API出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个API对应的错误码来定位错误原因。 当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系企业技术人员，并提供错误码，以便我们尽快帮您解决问题。 错误响应Body体格式说明
参数说明 参数获取方式请参考获取帐号、IAM用户、项目、用户组、区域、委托的名称和ID。 domainname：帐号名。 username：用户名 password：用户名密码 regionname：所属区域名称 project_id：项目ID 认证用的password硬编码到
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，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
参数说明 参数获取方式请参考获取帐号、IAM用户、项目、用户组、区域、委托的名称和ID。 domainname：帐号名。 username：用户名 password：用户名密码 regionname：所属区域名称 project_id：项目ID 认证用的password硬编码到
语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。 如果 top N 的记录发生了变化，变化的部分会以撤销、更新记录的形式发送到下游。 如果
语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。 如果 top N 的记录发生了变化，变化的部分会以撤销、更新记录的形式发送到下游。 如果
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，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。 如果 top N 的记录发生了变化，变化的部分会以撤销、更新记录的形式发送到下游。 如果
语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。 如果 top N 的记录发生了变化，变化的部分会以撤销、更新记录的形式发送到下游。 如果
语句中，可以随意添加其他的查询条件，但其他条件只允许通过 AND 与 rownum <= N 结合使用。 注意事项 TopN 查询的结果会带有更新。 Flink SQL 会根据排序键对输入的流进行排序。 如果 top N 的记录发生了变化，变化的部分会以撤销、更新记录的形式发送到下游。 如果
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