Window Top-N
Window TOP-N需要同时遵循Window TVF和Top-N两者的修改要求，支持的兼容性修改较少。本文为您介绍Window Top...修改rank range的值（Top N中N 的值），则该修改属于不兼容修改。示例可参见Top N修改rank range示例，详情请参见 不兼容的修改。
函数概览
reduce函数 根据Lambda表达式中的定义，对数组中的各个元素进行相加计算，然后返回计算结果。reverse函数 对数组中的元素进行反向排列。sequence函数 通过指定的起始值返回一个数组，其元素为起始值范围内一组连续且递增的值。递增间隔为...
账号安全
前提条件 确保已在日志审计服务中的 审计配置>云产品接入>全局配置 中打开操作审计（ActionTrail）操作日志 的开关。RAM密码过期策略异常设置告警 告警ID sls_app_audit_cis_at_pwd_expire_policy 告警名称 RAM密码过期策略异常设置告警 ...
聚合函数
max函数 max(x)查询 x 中的最大值。max(x,n)查询 x 中最大的 n 个值。返回结果为数组。max_by函数 max_by(x,y)查询 y 为最大值时对应的 x 值。max_by(x,y,n)查询最大的 n 个 y 值对应的 x 值，返回结果为数组。min函数 min(x)查询 x 中最小...
高级查询的SQL语法
语法保留字 SQL分析语句中的所有保留字如下：AND AS BETWEEN BY CASE CAST CROSS CUBE CURRENT_DATE CURRENT_TIME CURRENT_TIMESTAMP DISTINCT ELSE END ESCAPE EXCEPT EXISTS FROM GROUP GROUPING HAVING IN INNER INSERT INTERSECT INTO ...
聚合函数
它实际上是百分位数集合中的值 x 的复制计数。percentage 的值必须在0和1之间且对所有输入行必须是常数。approx_percentile(x,w,percentage,accuracy)→[与x类型相同]按照百分比 percentage 的每项权重 w 计算所有 x 的输入值的近似百分...
窗口函数
nth_value 返回分组中的第n个值。cume_dist 计算分组中值小于等于当前值的行数占分组总行数的比例。各个窗口函数支持的参数说明如下。rank、dense_rank、percent_rank 和 row_number 支持下列参数。参数名 说明 sort 排序关键字，默认为空...
FE参数配置
FE进程启动后，会先读取fe.conf中的配置项，之后再读取fe_custom.conf中的配置项。fe_custom.conf中的配置项会覆盖fe.conf中相同的配置项。fe_custom.conf文件的位置可以在fe.conf中通过custom_config_dir配置项配置。说明 本文部分内容...
函数（Functions）
Fn:FindInMap 内部函数Fn:FindInMap返回与Mappings声明的双层映射中的键对应的值。声明 Fn:FindInMap:MapName-TopLevelKey-SecondLevelKey 参数 MapName：Mappings中所声明映射的ID，包含键和值。TopLevelKey：第一级键，其值是一个键/值对...
设置健康检查
下图为健康检查机制中的检查流程图，该图以每10秒触发一次健康检查作为示例。图中的（1）和（2）流程的具体说明如下：检测应用所在的Ali-Tomcat是否存活。如果存活，进行第2步检测。如果没有存活，检测结束，说明健康检查失败。检测配置的...
COMBINATIONS
目前 n 的值默认不能大于5（可通过设置 odps.sql.max.combination.length 值进行调整），生成总子集数量默认不能大于100000（可通过设置 odps.sql.max.combinations 值进行调整）。如果 n 大于输入数组元素数，则返回数组为空。示例 SELECT...
随机森林
单颗树的算法在森林中的位置 如果有N棵树，且 algorithmTypes=[a,b]，则：[0,a)为ID3算法。[a,b)为CART算法。[b,n]为C4.5算法。例如，在一个拥有5棵树的森林中，如果[2,4]表示0，则 1 为ID3算法，2,3 为CART算法，4 为C4.5算法。如果输入 ...
热力层
参数 说明 深度写入 打开开关后，在三维空间中写入热力层的深度值；关闭开关后，不在三维空间中写入热力层的深度值。拉升 热力层拉升的高度值。横向网格数 热力层在横向的网格数量。纵向网格数 热力层在纵向的网格数量。网格间距 热力层内...
梯度提升回归树
最大深度限制了树中节点的数量。否 3[1,100]分位数 如果噪音点较多，可以适当降低这个分位数的值，当损失函数为Huber或分位数回归时，才需要配置。否 0.9[0,1]测试集比例 测试模型的数据占总输入数据的比例，用于计算模型的评价指标，默认0...
配置检查项
若治理方案模板中的检查项无法满足您的需求，则可使用所需扩展程序注册检查项，将自定义扩展程序加入检查项的检测范围。创建扩展程序，详情请参见 开发部署扩展程序。背景信息 数据治理中心通过检查项和治理项检测数据开发流程中存在的待...
XGBOOST回归
树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型过拟合。最小叶子节点样本权重和 min_child_weight 用于控制决策树分裂过程中每个叶子节点的...
HDFS配额（Quotas）介绍
名称配额（Name Quotas）名称配额是对当前目录树中的文件和目录名称数量的硬性限制。创建文件或目录时，如果超出配额，则文件和目录创建失败。配额是一个目录的属性，不仅在创建时会检查配额，在重命名时也会检查配额。如果一个目录已经...
热力层
通用 参数 说明 深度写入 打开开关，在三维空间中写入热力层的深度值；关闭开关，不在三维空间中写入热力层的深度值。说明 深度写入打开后会可能导致该对象遮挡其后面的对象。底部高程 设置底部高程，取值范围为-1000~10000。方位旋转 热力...
热力层
通用 参数 说明 深度写入 打开开关，在三维空间中写入热力层的深度值；关闭开关，不在三维空间中写入热力层的深度值。说明 深度写入打开后会可能导致该对象遮挡其后面的对象。底部高程 设置底部高程，取值范围为-1000~10000。方位旋转 热力...
热力层
通用 参数 说明 深度写入 打开开关，在三维空间中写入热力层的深度值；关闭开关，不在三维空间中写入热力层的深度值。说明 深度写入打开后会可能导致该对象遮挡其后面的对象。底部高程 设置底部高程，取值范围为-1000~10000。方位旋转 热力...
梯度提升回归树算法（GBRT）
GBRT主要有以下两部分组成：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多棵回归树组成，所有回归树的结论累加起来为最终结果。梯度提升（Gradient Boosting（GB））：...
资源栈相关
Parameters.N.ParameterValue String 否 ecs.cm4.6xlarge 参数的值。N最大值：200。Parameters.N.ParameterKey String 否 InstanceType 参数的名称。如果未指定特定参数的名称和值，ROS将使用模板中指定的默认值。N最大值：200。...
梯度提升决策树
最大深度限制了树中节点的数量。否 3[0,100]分割样本下限 树生长过程中早停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值，节点将分裂。否 2[0,10000]叶节点所需样本下限 分支所需要的样本下限。否 1 采样率 用于拟合各个基础学习者的样本比例。...
LightGBM
最大深度限制了树中节点的数量，表示没有限制。否-1[-1,100]学习率 无 否 0.1(0,1]树的数量 要适应的增强树的数量。否 100[1,10000]测试集比例 测试模型的数据占总输入数据的比例，用于计算模型的评价指标。是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据...
TagResources
该参数中的 N代表多个值的序号，取值范围：1~20。您可以通过调用 DescribeInstances 获取实例ID。Tag.N.Key String 否 test 实例的标签键。该参数中的 N代表多个值的序号，取值范围：1~20。当传入该值时，不允许为空字符串，最多支持 128个...
XGBoost
当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数，最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。用数据的特征变量去对目标...
UpdateStackGroup-更新资源栈组
Amount ParameterValue string 是 参数的值。N 最大值为 200。说明 Parameters 为可选参数。若指定了 Parameters，则 Parameters.N.ParameterValue 为必选参数。1 PermissionModel string 否 授权模式。取值：SELF_MANAGED（默认值）：自助...
XGBOOST二分类
树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型过拟合。最小叶子节点样本权重和 min_child_weight 用于控制决策树分裂过程中每个叶子节点的...
决策树
最大深度限制了树中节点的数量 否-1[-1,99999999]最小分割样本下限 拆分内部节点所需的最少样本数 否 2[0,99999999]节点最少样本数 少于该数据不会分支 否 1[1,99999999]节点最小权重系数 在所有叶节点处（所有输入样本）的权重总和中的...
随机森林
最大深度限制了树中节点的数量 否-1[-1,99999999]最小分割样本下限 拆分内部节点所需的最少样本数 否 2[0,99999999]节点最少样本数 在叶节点处需要的最小样本数，少于该数据不会分支 否 1[1,99999999]节点最小权重系数 在所有叶节点处...
ST_AddZ
pyramid 栅格的金字塔层级值，从0开始，金字塔层级为N，金字塔层级值为0~N-1中的整数，默认值为0。band 栅格的波段值，从0开始，波段数量为N时，波段值为0~N-1中的整数，默认值为0。描述 根据栅格的波段值设置geometry的z值。如果栅格设置...
梯度提升决策树算法（GBDT）
参数说明 下表中的参数为创建模型 CREATE MODEL 语法中 model_parameter 参数的取值，您可以根据当前需求选择对应的参数。参数 说明 loss 弱学习的类型。取值范围如下：deviance（默认）：对数损失函数。exponential：指数损失函数。n_...
DescribeDiagnosisSQLInfo-查看SQL语句的详细信息
NodeDepth Integer 2 执行计划树中，节点所处的深度，从 1 开始。LevelWidth Integer 1 执行计划树中，节点所在层的总宽度，从 1 开始。MaxDepth Integer 2 执行计划树的最大深度，该值仅 root 节点支持，从 1 开始。OutputRows Integer 10...
XGBOOST多分类
树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型过拟合。最小叶子节点样本权重和 min_child_weight 用于控制决策树分裂过程中每个叶子节点的...
TagResources-创建标签资源关系（用户标签）
对于 Tag.N.Key 及 Tag.N.Value 中相同的 N 是一对键值对。批量标记资源，接口同成功同失败。除必填参数，传入 Tag.1.Value，则入参必须有 Tag.1.Key，否则报 InvalidParameter.TagKey。也就是指定某个 Tag.N.Value 对应 N 的 Key 必须存在...
ListTagResources-用户查询标签接口
接口说明 对于 Tag.N.Key 及 Tag.N.Value 中相同的 N 是一对键值对。ResourceId.N 需满足所有输入的键值对。当输入多个键值对，查询结果为资源中包含指定多个键值对的资源。查询返回符合条件的标签资源关系，当过滤后没有匹配的资源标签...
ST_AddZ
pyramid 栅格的金字塔层级值，从0开始，金字塔层级为N，金字塔层级值为0~N-1中的整数，默认值为0。band 栅格的波段值，从0开始，波段数量为N时，波段值为0~N-1中的整数，默认值为0。描述 根据栅格的波段值设置geometry的z值。如果栅格设置...
PS-SMART多分类
树最大深度 默认值为5，即最多32个叶子节点。数据采样比例 构建每棵树时，采样部分数据进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。特征采样比例 构建每棵树时，采样部分特征进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。L1惩罚项系数 控制叶子节点...
LightGBM算法
说明 设置不同的值会影响树的构建和训练数据的切分。model_type 模型的存储类型。取值范围如下：pkl（默认）：PKL类型的文件。pmml：PMML类型的文件，可以显示树的结构等信息。n_jobs 训练的线程数。取值为整数。默认值为4。说明 训练的...
嵌套类型查询
示例 查询表中n.n1列的值大于等于100且小于等于300的数据。5.2.1及之后版本 使用5.2.1及之后的SDK版本时，默认的返回结果为SearchResponse对象，请求示例如下：nested_query=RangeQuery('n.nl',range_from=100,range_to=300,include_lower=...
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