Mitsuko Uchida - Frédéric Chopin : Piano Sonata No. 3 in B minor, Op. 58 - IV. Finale. Presto non tanto
フレデリック・フランソワ・ショパン （Frédéric François Chopin, ポーランド名: フリデリク・フランツィシェク・ショペン Fryderyk Franciszek Chopin, 1810年3月1日（2月22日（出生証明の日付）、1809年3月1日説あり） - 1849年10月17日）はポーランド出身の前期ロマン派音楽を代表する作曲家である。当時のヨーロッパにおいてもピアニストとして、また作曲家として有名であった。 その作曲のほとんどをピアノ独奏曲が占め、ピアノの詩人とも呼ばれるように、様々な形式、美しい旋律、半音階的和声法などによってピアノの表現様式を拡大し、ピアノ音楽の新しい地平を切り開いた。ノクターンやワルツなど、今日でも彼の作曲したピアノ曲はクラシック音楽ファン以外にもよく知られており、ピアノの演奏会において取り上げられることが最も多い作曲家の一人でもある。
始めに SQLで月の最終日かどうかWHERE句で判別したい、なんてことありますよね？ Treasure Data(Presto/Hive)でどうやって月の最終日を取得する方法について紹介します。 Hiveの場合 Hiveの場合は何も考える必要はありません。 last_day という関数があるからです。 扱いが不安だと思う人も多いであろう、うるう年の検証も含めて下記クエリで各年の2月の最終日を取得してみます。 select last_day('2016-02-10') union all select last_day('2017-02-10') union all select last_day('2018-02-10') union all select last_day('2019-02-10') union all select last_day('2020-02-10') ; 結果
Athena(Presto)でSUM()やAVG()といった集計関数にOVERを付けてWindow集計を行う。 Window Functions — Presto 0.247 Documentation 次のテストデータを使う。 $ cat test-data.csv {"date":"2021-02-01","user":1,"value":10} {"date":"2021-02-01","user":2,"value":20} {"date":"2021-02-01","user":3,"value":30} {"date":"2021-02-01","user":1,"value":40} {"date":"2021-02-01","user":2,"value":50} {"date":"2021-02-01","user":3,"value":60} {"date":"2021
こんにちは、CData Software Japanエンジニアの浦邊です。 本記事ではCData Presto Power BI Connectorを利用し、Prestoが扱うデータをPower BIで可視化する方法を紹介します。 Presto PrestoはHiveのような分散型SQLクエリエンジンで、大規模なデータに対するインタラクティブなデータ処理を得意としています。 prestodb.io シナリオ 今回はMySQLに保存されている在庫データをPrestoを通して取得し、Power BI上で可視化します。 対象とするデータは半年間の日別の生産(Production)、販売(Sales)、在庫(Inventory)の時系列データです。 PrestoでMySQLコネクタを使用する方法については以下のヘルプをご参考ください。 prestodb.io 構成 今回のシステム構成を以下に示しま
beelineで実行していたクエリをpyhive + Prestoで再実装した際に書き方が違う部分があった為、備忘メモ。 coin-look.pages.dev LOCATIONを指定してテーブル作成 元のクエリはこちら。 CREATE EXTERNAL TABLE <テーブル名> (<カラム名> <型>, ...) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY <区切文字、eg. '\t'> LOCATION <HDFSのパス> pyhive + Prestoで書くと以下のようになる。 cursor = presto.connect(...).cursor() query = "CREATE TABLE test_table (id integer, note varchar) WITH (format='TEXTFILE', textfile_fi
Recording in Beethovensaal, Hannover Germany, Dec 2009. Wilhelm Kempff recorded Beethoven cycle in the very same hall.Beethoven 32 Sonatas recording Vol 4 is...
【5月10日発売開始】NIKE AIR PRESTO “HELLO KITTY” ナイキ エア プレスト ハロー キティ | 黒崎誠の転売スクール
【総入会者数1000人以上】日本最大級の転売・せどり専門オンラインサロン「SLYP」運営 公式Twitter「黒崎誠@転売・せどりオンラインサロン運営」フォロワー17,000人以上 転売・せどり系メディア「黒崎誠の転売スクール」で合計2600万PV 大手メディア「ワールドビジネスサテライト」「FLASH」「グッとラック！」「サンデーステーション」「週刊FRIDAY」に取り上げられる 今回は「NIKE AIR PRESTO “HELLO KITTY” ナイキ エア プレスト ハロー キティ」についてです。 2022年5月10日(火)に発売開始です。 結論から言うと、転売価格になる可能性が高いです。 大手スニーカーブランドのNIKE(ナイキ)からAIR PRESTO(エア プレスト)シリーズの新作が発売されます。 AIR PRESTO(エア プレスト)は、世界で最も古いNIKE(ナイキ)のラン
NIKE AIR PRESTO WHAT THE(ナイキ・エア・プレスト・ホワット・ザ)が、2021/8/27(金)に国内で発売予定です。 SOARのイナズマ、ROGUE KIELBASAのレッド、SHADY MILKMANのイエローなど、歴代のAIR PRESTOのカラーを左右非対称に組み合わせたアッパー、2000年に発売されてモデル生誕20周年を迎えた「20」のナンバーがプリントされたインソールなどのデザインが特徴的なモデルです。 ・SNKRS ・アトモス 8/21(土)9:00〜8/25(水)8:59 WEB抽選 ・A+S 8/27(金) などで発売予定です。 ■SNKRSの直リンクページ モデル名:NIKE AIR PRESTO WHAT THE カラー:Multi Color/Multi Color 品番:DM9554-900 販売価格:15,400円(税込) 販売日付:2021
prestoで整数同士の割り算を行う整数が返却される場合は良いが以下のような場合に0が返却される select (10 / 5); 予想される値は 0.5 だが prestoの場合は 0 が返却されてしまう 正常に0.5 を返却してもらうためには以下のようにする必要がある select (10 * 1.0 / 5); もしくは以下のようにする select (cast(5 as DOUBLE) / 10);
Presto ソースコードリーディング #4
tagomoris @tagomoris 今日の Presto ソースコードリーディングですが、みなさんできるだけ 19:30 ちょうどにご来場ください。いったん 11F ロビーで集合してもらいます。 #prestodb_scr 2014-07-15 17:26:53 Sadayuki Furuhashi @frsyuki Presto は今日ですよ！ Hadoop Conference 2014 で時間が無くて話せなかったPresto connectorの作り方講座か、workerのスケジューラ周りです。たぶん。 atnd.org/events/53545 #prestodb_scr 2014-07-15 10:52:11
Prestoリファレンス【JSON処理関数】
JSON処理関数はjson,jsonb型を簡単に扱うための関数になります。他もRDBでも新たしいバージョンでは関数があったりしますが、PrestoのJSON処理をここではご紹介いたします。 JSON処理関数一覧凡例下記一覧で利用している変数などをここに記載します。 変数一覧json ・・・ json型array ・・・ 配列型(公式ではjson_arrayとなっている)例:[“a”,”b”,”c”]search_str ・・・ 検索文字列int ・・・ 数値 ※配列の開始は0から始まりますstr ・・・ 文字列path ・・・ json内の場所col ・・・ カラム名、固定値type ・・・ 型タイプ(integer, varcharなど) jsonフォーマットについてシンプルなjsonデータが下記になります。 jsonではオブジェクトをネストすることも可能で中に基本的な型(論
ピアノ・ソナタ 第7番 第1楽章 Op.10-3/Sonate für Klavier Nr.7 1.Satz Presto - ベートーヴェン - ピティナ・ピアノ曲事典
ベートーヴェンのソナタも、この時期になりますとベートーヴェンらしさがよく現れ始めています。背景には、弦楽四重奏やピアノトリオの他、オーケストラの要素、そしてピアニスティックな要素も加わり、技巧的な書法になっています。 このように、層は厚みを増して来ましたので、ダイナミックスも幅を広く取らなければなりません。皆さんお気づきになられたでしょうか?この第1楽章には実に多くのフォルテッシモが書かれております。そしてピアニッシモも書かれています。このソナタを弾く注意点としては、同じフォルテッシモでもどのフォルテッシモが最も大きいか、分析をしなければなりません。まともに楽譜の指示通り、書かれたダイナミックスで演奏すると、行き所がなくなる場合もあります。 例えば、21ー22小節間、3つのオクターブにフォルテシモが一個ずつ書かれていますね。筆者は付点2分音符に付けられたフォルテシモがこの3つのフォルテシモ
Super源さんの音楽ブログ 名曲紹介、作詞・作曲、音楽用語の楽しい覚え方、その他音楽にまつわることを書いていくブログです。可愛い音楽ブログパーツも配布しています。 前回は、音楽用語「allegro(アレグロ)」の覚え方をご紹介しましたが、今日は「presto(プレスト)」の覚え方を考えてみました。 音楽用語：presto(プレスト) 意味：急速に 覚え方：プレスとすれば、「急速に」生産力アップ あるとき、ワル男君がパー君のアパートに、小さな布袋を持ってやってきました。 ワル男「おい、パー！ この中に、１円玉が1000枚入っている。全部のコインにオレ様の名前を書いてくれ」 パー「書くって、どうして？」 ワル男「どうして？ お前の質問の意味が目的ならば、これらのコインが、将来オレの所に戻ってきたときの目印となる、また方法ならば、これで引っかいてくれ」 と、ワル男君がパー君に差し出したのは、製
[SQL][Treasure Data][Presto] メールアドレスのバリデーションをSQLでかける。 - Qiita
[SQL][Treasure Data][Presto] メールアドレスのバリデーションをSQLでかける。SQLTreasureDataPresto そもそも Invalid e-mail addressエラーという悲しいエラーがMarketoで吐かれている。 つまり、私たちは、打ち間違え諸々に対して、正規表現を用いて 省いたり すげかえたり してあげねばならない。 というわけで わかりやすさのために、除外すべきものを抽出する形でクエリを書いていく。 前処理 テーブルの想定は、 contacts TBL id: PK type_id: type of contact information contact: telno, email, etc with emails as( select contacts.id as id , regexp_replace(contacts.contact
![[SQL][Treasure Data][Presto] メールアドレスのバリデーションをSQLでかける。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8211ed1fd7fbb937c7ab00af9f394f753e8880d0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzX21hZWRhX2Z1a3VpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jNTg5MmI0YWJjNWMyZmYxYWZmNTZiZjRkNTI2ZTRmMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd339d85c76f46d0452d05ca6ace008ba)
背景 日別集計データの歯抜けを埋めるため、指定期間のすべての日付がほしい Postgresだと思ってGENERATE_SERIESを利用しようとしたがエラーが発生した 括弧の対応がとれていないエラー 考え方 タイムリミットが3時間程度しかなかったので出来そうなことを組み合わせる SEQUENCE関数を利用して、指定期間のタイムスタンプの配列を生成 開始時刻のタイムスタンプをTD_TIME_PARSEを利用して生成 現在日時をタイムスタンプに変換した上でintにキャスト 第3引数に1日分の秒数を指定することで1日間隔のリストが作成される UNNESTを利用して、上記で作成した配列を行に変換する ただ、もっといい方法がいくらでもありそう SELECT TD_TIME_FORMAT(n, 'yyyyMMdd', 'JST') AS yyyymmdd FROM ( SELECT n1 FROM (
必要な前提知識 Cassandra のアーキテクチャ Prestoの簡単な動作の流れ 目的 Cassandraの新テーブルを作成するにあたって、PrestoのSQL的に効率良いテーブルとは何か？ を探る。 以下に今回作成したテーブル毎のprestoの挙動をまとめる。 test.test （keyspace.table） ※（p= Partition Key, c=Clustering Key） p=0,1 に10万件ずつデータを書き込み, c=0~10万 p=2~10万 に1件ずつデータを書き込み, c=0 テーブル全体にSQL
Distributed computing (Apache Spark, Hadoop, Kafka, …) Advent Calendar 2021 23日目です。 今年も Hue について書こうかと考えていましたが、最近 SQL(Presto)やEmbulk,Digdagを使う機会が増えているので趣向を変えてみます。 Hueについて興味がある方は[公式ブログ（日本語）](http://https://jp.gethue.com//posts/ “公式ブログ（日本語）”)をご覧ください。翻訳サボってます・・・ ———— SQLレシピ本とは？ ビッグデータ系の良書の一冊でもある「ビッグデータ 分析のためのSQLレシピ本」、出版から4年経過しても色あせることはありません。 この書籍では、SQLの記述方法から分析手法まで広く扱われおり、写経するだけでも大きな知見が得られるでしょう。一方、扱われ
dbt on Treasure Data with dbt-presto の動作確認をした - satoshihirose.log
サマリー dbt が Treasure Data で動くか試してみた。 結果としては dbt-presto の修正が必要そうで現状のままでは動作しないことが確認できた。 果たして dbt-presto に Treasure Data に合うようなモードを追加するのが良いか、 dbt-athena のように別なプラグインとして提供するのが良いか。 dbt on Presto 以前の記事で少し触れたように dbt は Presto 用のプラグイン dbt-presto を用意しており、現時点では一部機能のみ使用することが可能である。 Due to the nature of Presto, not all core dbt functionality is supported. The following features of dbt are not implemented on Prest
簡単にTreasure Dataのクエリ(Presto/Hive)の動作確認をするには - Treasure Data - Support Engineering Team blog
こんにちは、Arm Treasure Data サポートの伊藤です。 本記事は2回目のエントリーとなります。 前回はData Connectorと呼ばれる、外部サービス(AWS S3やSFTPサーバーなど)からデータをTreasure Data(TD)へインポートする際のナレッジについて説明しましたが、 今回はData Connectorでインポートしたデータを利用し必要なデータを抽出する際に利用するPresto/Hiveに関連するTipsを紹介したいと思います。 Presto、Hiveとは どのようにしてテストデータを用意する？ テストデータが1行で十分な場合 複数行のテストデータが必要な場合 Prestoの場合 Hiveの場合 最後に Presto、Hiveとは TDでは、格納されているデータから条件を指定して必要なデータのみ取得する際にSQL(Structured Query Lan
pyhive + jinjasqlで、prestoに対してprepared statementを実行 - Qiita
はじめに Zenn とダブルポストです。 pythonを使って、prestoに対して、変数付きのSQL（prepared statement）を実行する必要があったので、そのときの経験の整理です。 prepared statementとは 平たくいうと、where句の条件の値のところを変数にしたSQLです。 変数の書き方にはいくつかあり、よくあるものは下記になります。
Franz Joseph Haydn : String Quartet No. 62 in C major, Op.76, No.3, Hob.III:77, "Emperor" IV. Finale: Presto
フランツ・ヨーゼフ・ハイドン（Franz Joseph Haydn, 1732年3月31日 ニーダーエスターライヒ州ローラウ（Rohrau） - 1809年5月31日 ウィーン、但し遺体はアイゼンシュタット）は、古典派を代表するオーストリアの作曲家。また、弟ミヒャエル・ハイドンも作曲家として名を残している。 たくさんの交響曲、弦楽四重奏曲を作曲し、交響曲の父、弦楽四重奏曲の父と呼ばれている。弦楽四重奏曲第77番第2楽章にも用いられた皇帝讃歌「神よ、皇帝フランツを守り給え」の旋律は、現在ドイツの国歌として用いられている。 元来、この曲「皇帝讃歌」はハイドン自身が、オーストリア政府高官への働きかけにより、ハイドン自身がオーストリアの嘱託を受けて作曲した歌曲。 生涯の大半はエステルハージ家に仕えていて、そのために作られた曲もかなりある。この時、他の音楽家との交流や流行の音楽との接触が無かったため
Presto (または PrestoDB) は、オープンソースの分散型 SQL クエリエンジンで、どのようなサイズのデータにも高速な分析クエリを実行できるようゼロから設計されました。Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS)、Amazon S3、Cassandra、MongoDB、HBase などの非リレーショナルソースと、MySQL、PostgreSQL、Amazon Redshift、Microsoft SQL Server、Teradata などのリレーショナルデータソースの両方をサポートしています。 Presto は、データを別の分析システムに移動することなく、保存されているデータをクエリできます。クエリの実行は、純粋なメモリベースのアーキテクチャ上で並行して実行され、ほとんどの結果は数秒で返されます。Facebook、Airbnb、Netflix、Atlassian、Nas
タイ・バンコク本社、ベトナム支社の２拠点体制で、広告代理店業務、Webサイト制作、システム開発、PR、観光レップ業務などのほか多岐にわたるサービスを展開。日本の企業/団体/政府機関/自治体をはじめ、東南アジアに展開する日系企業など、お客様の戦略の一端を担う日系企業です。
※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Presto はオープンソースの分散 SQL クエリエンジンで、さまざまなタイプのデータソースに対するインタラクティブ分析クエリの実行に使用できます。このたび、Dataproc の Presto オプション コンポーネントの一般提供を開始しました。Dataproc は、オープンソース エコシステムからデータ処理ソフトウェアを実行するための Google のフルマネージド クラウド サービスです。この新しいオプション コンポーネントでは、短時間でのクラスタ起動や、他の Dataproc コンポーネントとの統合テストを含む、Google Cloud が提供するサポートをすべてご利用いただけます。 Dataproc の Presto コンポーネントのリリースには、Presto
BAR HERMIT PRESTO (新宿/バー)
リクエスト予約希望条件をお店に申し込み、お店からの確定の連絡をもって、予約が成立します。 1 予約の申し込み ご希望の条件を当サイトよりご入力ください。 2 お店からのメール ご予約が承れるか、お店からの返信メールが届きます。 3 お店へ来店 予約が確定した場合、そのままお店へお越しください。
こんにちは。次世代システム研究室のデータベース と Hadoop を担当している M.K. です。 また今回も Hadoop ネタなんですが、今まで触ってこなかった Presto を試してみることにしました。 Presto は MPP (Massively Parallel Processing = 大規模並列処理) のクエリエンジンの一つです。 Hadoop 関連の MPP クエリエンジンの一つに、Cloudera 社が開発した Impala があり、こちらは実践投入したことがあります。 今回 Presto を試してみたかったのは、Presto を Hadoop のリソース管理の仕組みの YARN 上で動かす、Presto on YARN を使いたかったからです。 YARN はHadoopクラスタにおいてメモリや CPU コア数などのリソース管理を統合的にやってくれるものですが、Impa
動機 Athenaを扱うスクリプトを書いていたときに、クエリキャンセル時のテストを行う必要がありました。 ただ、Athenaは検索が早いため、処理に時間かかるクエリを実データに対して投げると、それなりにデータスキャンが行われ、それなりに課金が発生する可能性があります。 この理由から、Data scanned: 0 KB で任意の長さの時間がかかりそうな処理を書けるようになろうと考えました。 ついでに自分の理解度や表現力でどのような処理ができるか試すため、プログラミングの定番の素数列挙をテーマにしました。 完成形 WITH seq AS ( SELECT * FROM UNNEST ( sequence(2,5) ) AS _(num) ), lower_set AS ( SELECT * FROM seq CROSS JOIN UNNEST ( sequence(1, num) ) AS
2020 年 12 月に、PrestoSQL は Trino に名前変更されました。Amazon EMR バージョン 6.4.0 以降では Trino という名称が使用されていますが、それ以前のリリースバージョンでは PrestoSQL という名称が使用されています。 Presto は、複数のソースからの大量のデータセットの対話型分析クエリ用に設計された高速の SQL クエリエンジンです。詳細については、Presto のウェブサイトを参照してください。Presto は、Amazon EMR リリース 5.0.0 以降に含まれています。以前のリリースには、サンドボックスアプリケーションとして Presto が含まれています。詳細については、「Amazon EMR 4.x リリースバージョン」を参照してください。Amazon EMR リリースバージョン 6.1.0 以降では、Presto に加
Trino/Prestoをバージョンアップする際には事前に動作の互換性検証などを行なっているのですが、検証作業自体は以前Presto Conference Tokyo 2020でも紹介させていただいたquery-simulatorという内製のツールを使って自動化されているものの、実際に非互換の挙動を発見した後の原因調査（原因のコミットを特定してバグかどうかの判断をする）については引き続き地道な作業が必要な状態でした。 Trino/Pretsoは開発が非常にアクティブで、1回のリリースに数百のコミットが含まれます。1年程度バージョンアップを怠っているだけでも変更が巨大すぎてコードの変更履歴から原因を特定するのは非常に困難になります。そこで、まずは複数バージョンのTrino/Prestoでクエリの実行結果を比較することで変更が導入されたバージョンを特定し、その後、そのバージョンのコミットの中か
近年、分散型SQLクエリエンジンとして注目を集めている「Hive」と「Presto」 それらの性質の違いに目を向けて、白黒つけてやろうじゃないかという記事です そもそもHiveって？ 簡単に言ってしまえば、MapReduce処理を可能にする分散型SQLクエリエンジンです MapReduce処理とは大量のデータを高速に処理するための分散処理フレームワークで、HiveQLというSQLライクな言語を用いてHadoop上で実行できるという優れものでした とまあその辺りで、Hiveに関する詳細は諸事情により割愛させていただきます（書き出したらキリがないので…） そんなんじゃ理解できねえよ！という方は、「Hadoop Hive MapReduce」などのキーワードで検索して頂けるとご納得いくかと思います Hiveはそもそもバッチ処理を目的としており、クエリを実行してからのレスポンスの遅さがネックとなっ
Presto Conference Tokyo 2020 (Online)｜IT勉強会・イベントならTECH PLAY［テックプレイ］
概要 PrestoはSQLベースのオープンソースの分散クエリエンジンで、Uber, Twitter, LinkedIn, Netflix, Airbnbなどデータを武器に活躍するグローバル企業が利用しています。昨年は、Presto Software Foundationの創始者でもあるMartin Traverso, Dain Sundstrom, David Phillipsの3名を招いて、日本初のPrestoカンファレンスを開催に至るほど日本でのPrestoコミュニティも成長しました。今年もPrestoを日々実践で利用されている企業のトークをメインにカジュアルな話からディープな技術的な内容まで盛りだくさんでお楽しみいただけます。 Prestoを運用されている方、Prestoを利用してデータエンジニアリングをされている方、Prestoはまだ使ってないけど興味のある方など、Prestoを実
川口市の美容室にて次亜塩素酸水を2,000個分無償配布！5月14日から毎週木曜「Presto 川口」「Comodo」にて実施
TOP > プレスリリース一覧 > 「健康・ヘルスケア」のプレスリリース > 川口市の美容室にて次亜塩素酸水を2,000個分無償配布！ 5月14日から毎週木曜「Pres... 川口市の美容室にて次亜塩素酸水を2,000個分無償配布！ 5月14日から毎週木曜「Presto 川口」「Comodo」にて実施 ～川口市民、近隣の住民へ消毒用アルコール不足解消のための支援～ 株式会社レボル(本社：埼玉県川口市、代表取締役社長：平井 伸幸)は「消毒用アルコールが手に入らない」、という昨今の現状を受け、食器やドアノブなどの身近な物への消毒として推奨されている【次亜塩素酸水】を近隣住民・事業者の方へ無償配布することをお知らせいたします。 除菌水無料配布のお知らせイメージ画像 新型コロナウイルスの感染拡大により、消毒用のアルコールが店頭から不足する、という事態が全国に広がっています。ドラックストアなどでは消
（株）inoteが運営する「TECH PRESTO」（テックプレスト）は、音大生・音楽家に対する指導に強みのあるプログラミングスクールです。 TECH PRESTO（テックプレスト）では、音大卒の現役エンジニア講師が全くの未経験者でもわかるように指導します。 プログラム言語を学ぶだけでなく、模擬案件で開発の流れを一通り経験することで、即戦力エンジニアとして活躍できる実力を身につけられます。 また、TECH PRESTO（テックプレスト）では、最終試験に受かった人を対象に「案件紹介」を行っています。 実務経験を積むことで、就職活動・転職活動やフリーランスとして活動する時にも役立ちます。 TECH PRESTO（テックプレスト）の特徴まとめ TECH PRESTO（テックプレスト）の特徴をまとめました。 音大生・音楽家に対する指導に強み TECH PRESTO（テックプレスト）は、音大生・音楽
SQL on Hadoop でのJOIN時のテーブルの指定順序と挙動 結合の種類にもよりますが、複数のテーブルを結合する際、一つのテーブルを全てのワーカーノードに転送して行う場合があります。(Broadcast JOIN) もちろん、統計情報を取得しているかにより挙動は異なります いくつかのクエリエンジンの挙動を調査しました。 Impala Impalaでは、最初に最も大きなテーブル、次に最も小さなテーブル、の順序で記述する必要があります https://docs.cloudera.com/runtime/7.2.0/impala-reference/topics/impala-perf-joins.html Specify the largest table first. This table is read from disk by each Impala node and so it
Presto/HiveでのHash化の方法
SHA256関数はbinaryを引数にとるので、一度TO_UTF8でvarbinaryに変換が必要。 SHA256はvarbinaryが返り値なので、TO_HEXをかけてvarcharに変換する。 ちなみにHiveだとこんな感じ。第1引数に変換したカラム(値)、第2引数にHashの種類を指定する。
NIKE AIR PRESTO KOREA(ナイキ・エア・プレスト・コリア)が、2020/5/15(金)に国内で発売予定です。 2000年に発売されたAIR PRESTOのモデル生誕20周年を記念したモデルとなり、サッカー韓国代表のユニフォームのグラフィックを採用したアッパー、韓国の国旗が配置されたヒールロゴ、左右非対称のカラーを採用したアウトソールなどのデザインが特徴的なモデルです。 SNKRSで発売予定です。 ■SNKRSの直リンクページ モデル名:NIKE AIR PRESTO KOREA カラー:White/Metallic Gold-Black-Red Orbit 品番:CJ1229-100 販売価格:15,400円(税込) 販売日付:2020/5/15(金)
Mitsuko Uchida - Frédéric Chopin : Piano Sonata No.3 in B minor, Op.58 - IV. Finale. Presto non tanto
フレデリック・フランソワ・ショパン （Frédéric François Chopin, ポーランド名: フリデリク・フランツィシェク・ショペン Fryderyk Franciszek Chopin, 1810年3月1日（2月22日（出生証明の日付）、1809年3月1日説あり） - 1849年10月17日）はポーランド出身の前期ロマン派音楽を代表する作曲家である。当時のヨーロッパにおいてもピアニストとして、また作曲家として有名であった。 その作曲のほとんどをピアノ独奏曲が占め、ピアノの詩人とも呼ばれるように、様々な形式、美しい旋律、半音階的和声法などによってピアノの表現様式を拡大し、ピアノ音楽の新しい地平を切り開いた。ノクターンやワルツなど、今日でも彼の作曲したピアノ曲はクラシック音楽ファン以外にもよく知られており、ピアノの演奏会において取り上げられることが最も多い作曲家の一人でもある。
NIKE AIR PRESTO SOAR(ナイキ・エア・プレスト・ソア)が、2020/11/20(金)に国内で発売予定です。 ナイキのフットウェアデザイナー TOBIE HATFIELD(トビー・ハットフィールド)が描いたAIR PRESTOの設計図のグラフィックが落とし込まれた鮮やかなブルーのアッパー、オレンジのシューレースケージとシュータンロゴ、モデル生誕20周年を意味する「20」の数字がプリントされたインソール、リフレクティブ素材が配置されたヒールストラップなどのデザインが特徴的なモデルです。 SNKRS、アトモス、アトモス公式オンラインなどで発売予定です。 ■SNKRSの直リンクページ モデル名:NIKE AIR PRESTO SOAR カラー:Soar/Orange-White 品番:CJ1229-401 販売価格:15,400円(税込) 販売日付:2020/11/20(金)
select DISTINCT id ,LAST_VALUE(param_1 IGNORE NULLS) OVER ( PARTITION BY id ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) as param_1 ,LAST_VALUE(param_2 IGNORE NULLS) OVER ( PARTITION BY id ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) as param_2 ,LAST_VALUE(param_3 IGNORE NULLS) OVER ( PARTITION BY id ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECE
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Treasure Data(Presto/Hive)で月の最終日を取得する方法 - Qiita
Athena(Presto)でWindow関数を用いた集計を行う - sambaiz-net
PrestoのデータをPower BIで可視化する - CData Software Blog
【HiveQL】pyhiveとPrestoでテーブル操作 - t-matsu200のブログ【開発業務の備忘録】
Beethoven "Moonlight" Sonata, III "Presto Agitato" Valentina Lisitsa
NIKE AIR PRESTO WHAT THEが8/27に国内発売予定【直リンク有り】
prestoで整数同士の割り算をすると整数が返される問題の解決方法 - ロックとチュウーハイとこりんがるな日々
音楽用語「presto(プレスト)」の覚え方｜Super源さんの音楽ブログ
prestoで指定日からクエリ実行日までの日付の一覧を取得する - Qiita
【実験】期限切れフィルムで写真撮ってみた その４～22年期限切れモノクロフィルム～【NEOPAN PRESTO 400】作例
Prestoにとって最適なCassandraテーブル設計 - Qiita
Impala 4.0 とPresto 350によるSQLレシピ本の検証（１）
Presto とは何ですか? - PrestoDB の説明 - AWS
タイ・バンコクの広告代理店 マーケティングのメディア・プレストMedia Presto
Dataproc の Presto オプション コンポーネントを提供開始 | Google Cloud 公式ブログ
Presto on YARN を試す、そしてハマる - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
無から素数列挙 on Athena (Presto) - Qiita
Presto と Trino - Amazon EMR
Trino/Prestoの互換性調査補助ツールを作った - たけぞう瀕死ブログ
HiveとPrestoの違いについて調べてみた - Qiita
TECH PRESTO（テックプレスト）は音大生・音楽家向け！
Impala, Hive, Presto, Spark のJOINに関するメモ
NIKE AIR PRESTO KOREAが5/15に国内発売予定【直リンク有り】
NIKE AIR PRESTO SOARが11/20に国内発売予定【直リンク有り】
PrestoでIGNORE NULLSが非対応なのでMAX_BYで解決した話 - Qiita