时间序列 ARIMA Auto ARIMA 父主题： 模型工程

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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

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查询时间序列 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时间序列为例。 涉及的基本信息 查询时间序列前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 CPU使

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CONTAINER：应用时间序列命名空间；PAAS.NODE：节点时间序列命名空间；PAAS.SLA：SLA时间序列命名空间；PAAS.AGGR：集群时间序列命名空间；CUSTOMMETRICS：自定义时间序列命名空间。 metric_name 否 String 时间序列名称，名称长度取

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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

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序列 SEQUENCE是Oracle对象，用于创建数字序列号。该序列用于创建自动编号字段，可用作主键。 如果参数MigSupportSequence设为true（默认值），则在PUBLIC模式中创建序列。 CACHE和ORDER参数不支持迁移。 Oracle中，序列的MAXVAL

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日期和时间模式 EL表达式中的日期和时间可以按用户指定的格式进行显示，日期和时间格式由日期和时间模式字符串指定。日期和时间模式字符串由A到Z、a到z的非引号字母组成，字母的含义如表1所示。 表1 字母含义 字母 描述 示例 G 纪元标记 AD y 年 2001 M 年中的月份 July

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序列 查看sequence详情 父主题： GaussDB

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序列 查看sequence详情 父主题： PostgreSQL

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题： SQL语法

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序列管理 查看sequence详情 父主题： GaussDB(DWS)

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格，右键单击“序列”，然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”，“序列名称”字段文本将区分大小写。例如，输入的序列名称为“Employ

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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自主判定的AI算法加持下，API场景级测试的人机交互模式已发生了巨大的转变。 传统的测试设计和执行交互模式，需要人工理解设计文档、编排测试方案、测试自动化开发，这要求参与者熟知产品或服务业务、接口文档，熟练掌握测试技术、测试自动化框架、测试自动化代码编写。 智能算法加持下ATGe

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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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