Pr视频剪辑技巧学习1、如何新建一个项目和素材的导入在菜单栏中选中文件---新建---项目。 然后自己命名一个名字，位置选一个比较好查找的地方。 素材的导入直接把视频拖入视频框。2、如何对视频素材剪辑视频的剪辑有多种方法，第一种直接在时间线上拖拽。第二种可以运用剃刀工具。3、特效的使用首先在素材栏中搜索想要的特效，直接拖拽到时间线对应的位置。在左上角的效果控制栏中对特效更加细节
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2024-03-26 15:13:54
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目录1.前言：2.本篇文章的目的有三个：3.作用：4.格式：5. 链式使用6.链式调用的核心7. 项目中的回调地狱和代码优化8.Promise常见面试题整理8.1 Promise 有几种状态，什么时候会进入 catch？8.2 setTimeout、Promise、Async/Await 的区别？8.3 、Promise 构造函数是同步执行还是异步执行，那么 the
将SQL工作负载从完全的本地环境迁移到云环境中有许多好处，包括降低资源竞争、通过按需购买计算资源来降低费用。当Presto的数据存储在HDFS中时，由于Presto的架构允许存储和计算的组件独立操作，在云环境中的计算与本地的存储之间的分离是显而易见的。在云上通过在Presto检索本地的HDFS数据这样的混合环境里面，一个关键的问题是两个集群之间的网络延迟。
这个关键的瓶颈严重限制了所有
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2024-04-28 14:50:34
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目录Presto简介Presto架构Presto优缺点Presto、Impala性能比较Presto安装Presto命令行Client安装Presto可视化Client安装关于不支持lzo的问题Presto优化之数据存储Presto优化之查询SQLPresto简介Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，数据量支持GB到PB字节，主要用来处理秒级查询的场景。注意：虽然Presto可以解析SQL
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2024-05-27 16:58:37
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文章目录引言?学习内容名词解析1 大数据与OLAP概念概述2 Presto 基础概念-服务3 Presto基础概念-数据源一、概述0 大数据与OLAP1 Presto设计理念2 设计思想 ?引言?学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。 热爱写作，愿意让自己成为更好的人… …铭记于心?✨?我唯一知道的，便是我一无所知?✨?这是我参与「第四届青训营 」笔
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2024-07-26 10:50:00
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Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现（如SQL中table scan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系列可
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2024-03-21 21:14:15
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前言大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。
事情是这样的我在实习僧App上发现一家公司非常匹配我的需求~城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 （典型的钱多离家近，事估计少不了了 ） 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求： 一番自我检查发现，竟然有一项大数据组件听都没听过:presto 这到底是个
原创
2022-03-04 18:26:00
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前言大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。事情是这样的我在实习僧App上发现一家公司非常匹配我的需求~城市匹配技能匹配福利匹配还是一家游戏公司（典型的钱多离家近，事估计少不了了 ）三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求：一番自我检查发现，竟然有一项大数据组件听都没听过:presto这到底是个啥？有什么用？适合在哪些业务场景？
原创
2021-08-05 09:34:03
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背景 Facebook是一家数据驱动的公司。 数据处理和分析是Facebook为10亿多活跃用户开发和交付产品的核心所在。 我门拥有世界上最大的数据仓库之一，存储了大约 300PB 以上的数据。 这些数据被一系列不同种类的程序所使用， 包括传统的数据批处理程序、基于图论的数据分析［1］、机器学习、和实时性的数据分析。 分析人员、数据科学家和工程师需要处理数据、分析数据、不断地改善我们的产品， 对于
presto 理论概念和安装部署总结presto 理论概念presto 定义与概念MPP（大规模并行处理）引擎MPP就是将任务并行地分散到多个服务器与节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果，Presto就是MPP引擎，Presto对于task中的splits可以做到并行处理。presto 由facebook开源，用于在apache hadoop 之上的数据仓库上运
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2024-05-29 01:17:09
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系统环境：hadoop + hive已经配置完成1、下载presto：https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.167/presto-server-0.167.tar.gz2、解压安装# tar -zxvf presto-server-0.167.tar.gz -C /u
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2024-03-23 10:19:46
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1. 配置Presto在安装目录中创建一个etc目录。 在这个etc目录中放入以下配置信息：节点属性：每个节点的环境配置信息JVM 配置：JVM的命令行选项配置属性：Presto server的配置信息Catalog属性：configuration forConnectors（数据源）的配置信息 2. Node Propertiesvi node.properties node
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2024-04-29 16:01:10
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Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎，可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询，查询的速度达到商业数据仓库的级别，据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上。Presto 可以查询包括 Hive、Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品，单个 Presto 查
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2023-08-08 11:16:20
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文章目录1, clickhouse1.1, 安装服务1.2, 测试使用1.3, 配置集群验证集群1.4, 备份建表数据元数据备份表数据导入导出1.5, 通过mysql协议连接clickhouse2, presto2.1, 安装服务部署集群版2.2, 连接hive2.3, 连接mysql 1, clickhouse1.1, 安装服务sudo yum install yum-utils
sudo r
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2024-04-24 23:15:44
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REPLACE语法REPLACE [LOW_PRIORITY | DELAYED][INTO] tbl_name [(col_name,...)]VALUES ({expr | DEFAULT},...),(...),...或：REPLACE [LOW_PRIORITY | DELAYED][INTO] tbl_nameSET col_name={expr | DEFAULT}, ..
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2024-04-12 21:31:51
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前言Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现（如SQL中table scan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系
原创
2021-01-27 11:19:22
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一. 经验Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .windowSpark一切操作归根结底是对RDD的操作kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制ES的分片类似kafka的partitionspark Graph根据边集合构建图，顶点集合只是指定图中哪些顶点有效presto集群没必要采用
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2023-12-04 13:08:29
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一、Presto简介【1】Presto概念Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题注意：虽然Presto可以解析SQL，但它不是一个标准的数据库，不能像数据库一样存储数据，所以不是MySQL、Oracle的代替品，因此也不能用来处理在线事务（
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2024-03-21 16:17:02
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1.Presto简介：1.presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。
2.presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
3.主要用来处理秒级查询场景。下入在官网： https://prestodb.io/overview.html2.Presto 架构 详细的架构图3.presto
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2024-03-24 09:14:58
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导读：本文的主题是Presto高性能引擎在美图的实践，首先将介绍美图在处理ad-hoc场景下为何选择Presto，其次我们如何通过外部组件对Presto高可用与稳定性的增强。然后介绍在美图业务中如何做到合理与高效的利用集群资源，最后如何利用Presto应用于部分离线计算场景中。使大家了解Presto引擎的优缺点，适合的使用场景，以及在美图的实践经验。01技术选型Presto是一个Ad-Hoc的RO
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2024-05-28 19:55:17
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