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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
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
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：
数指定真正需要编码的数据，格式为${field_name}，表示直接将该流字段的内容作为一个完整的记录进行编码。 注意事项 当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分。例如当配置项设置为car_${car_brand}时，如果一条记录的car_brand
数指定真正需要编码的数据，格式为${field_name}，表示直接将该流字段的内容作为一个完整的记录进行编码。 注意事项 当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分。例如当配置项设置为car_${car_brand}时，如果一条记录的car_brand
取用户存储的数据，作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力
取用户存储的数据，作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力
使用文件系统输出流写入数据到OBS时，应避免多个作业写同一个目录的情况。 OBS对象存储桶的默认行为为覆盖写，可能导致数据丢失。 OBS并行文件系统桶的默认行为追加写，可能导致数据混淆。 因为以上OBS桶类型行为的区别，为避免作业异常重启可能导致的数据异常问题，请根据您的业务需求选择OBS桶类型。 HDFS代理用户配置
使用文件系统输出流写入数据到OBS时，应避免多个作业写同一个目录的情况。 OBS对象存储桶的默认行为为覆盖写，可能导致数据丢失。 OBS并行文件系统桶的默认行为追加写，可能导致数据混淆。 因为以上OBS桶类型行为的区别，为避免作业异常重启可能导致的数据异常问题，请根据您的业务需求选择OBS桶类型。 HDFS代理用户配置
桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row Formats默认的策略是根据Part文件大小进行滚动，需要指定文件打开状态最长时间的超时以及文件关闭后的非活动状态的超时时间。对于Bulk
桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row Formats默认的策略是根据Part文件大小进行滚动，需要指定文件打开状态最长时间的超时以及文件关闭后的非活动状态的超时时间。对于Bulk
桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row Formats默认的策略是根据Part文件大小进行滚动，需要指定文件打开状态最长时间的超时以及文件关闭后的非活动状态的超时时间。对于Bulk
type' = '' ); 注意事项 该建表语法的数据输出目录为OBS时，OBS必须为并行文件系统，不能为OBS桶。 使用fileSystem时必须开启checkpoint，保证作业的一致性。 format.type为parquet时，支持的数据类型为string, boolean, tinyint
type' = '' ); 注意事项 该建表语法的数据输出目录为OBS时，OBS必须为并行文件系统，不能为OBS桶。 使用fileSystem时必须开启checkpoint，保证作业的一致性。 format.type为parquet时，支持的数据类型为string, boolean, tinyint
选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 在安装容器引擎的虚拟机中执行上一步复制的登录指令。 创建容器镜像组织。如果已创建组织则本步骤可以忽略。 登录SWR管理控制台。 选择左侧导航栏的“组织管理”，单击页面右上角的“创建组织”。 填写组织名称，单击“确定”。
功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka
单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表3 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析
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