简述特效化妆师工作流程

特效化妆师是电影、电视剧、舞台剧等影视制作中不可或缺的一环。他们主要负责设计和制作影视作品中的特殊妆容、假发、假肢、假牙、特殊效果等，营造出所需的视觉效果，使得角色更加真实和立体。其工作流程一般包括以下几个阶段：

1. 初步沟通：特效化妆师需要与导演、制片人、服装设计师等相关人员进行初步沟通，了解影片的主题、角色的性格特点、服装的风格等信息，以便为角色设计出适当的造型。

2. 角色分析：特效化妆师需要对角色进行深入分析，了解其性格、历史、社会背景等信息，确定其妆容和造型，营造出符合角色特点的视觉效果。

3. 设计方案：特效化妆师需要根据角色特点和剧情需要，设计出符合要求的妆容和造型，包括化妆、假发、假肢等特殊效果。

4. 材料采购和制作：特效化妆师需要根据设计方案，进行材料采购和制作，包括制作假发、假肢、特殊妆容等。

5. 实际化妆：特效化妆师需要在影视拍摄现场，对演员进行实际化妆，确保妆容符合角色特点和剧情需要。

6. 效果测试和调整：特效化妆师需要对化妆效果进行测试和调整，以确保妆容符合要求，达到视觉效果的最佳效果。

7. 维护和修补：特效化妆师需要对演员的妆容进行维护和修补，确保妆容在拍摄过程中一直保持完美。

总之，特效化妆师是影视制作中不可或缺的一环，他们需要在角色分析、设计方案、制作和实际化妆等多个环节中发挥自己的专业技能，为影视作品营造出逼真、生动的视觉效果。

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简述yarn集群的工作流程

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器，可以对集群中的资源进行统一管理和分配。Yarn的工作流程如下：

1. 客户端向ResourceManager（RM）提交应用程序的请求，包括应用程序的名称、资源需求、启动命令等信息。
2. ResourceManager接收到请求后，会根据当前集群中的资源情况，对请求进行调度，分配一定的资源给应用程序，并向应用程序的AM（Application Master）发出启动命令。
3. 应用程序的AM启动后，会向ResourceManager注册，然后开始向ResourceManager申请资源。ResourceManager会根据当前集群中的资源情况，对申请进行调度，分配一定的资源给应用程序。
4. 应用程序的AM根据分配得到的资源，启动一个或多个任务（Task），Task会运行在NodeManager（NM）上。
5. NodeManager接收到任务后，会启动该任务对应的容器（Container），容器是一个独立的进程，负责运行该任务。
6. 容器启动后，Task开始运行，并将运行状态和结果报告给应用程序的AM。
7. 应用程序的AM收集所有任务的运行状态和结果，进行整合和分析，最终得到应用程序的执行结果。

以上就是Yarn集群的工作流程。通过Yarn的统一管理和分配，可以更好地利用集群资源，提高应用程序的执行效率。

简述spark sql的工作流程

Spark SQL是Spark生态系统中的一个组件，它提供了一种基于结构化数据的编程接口，支持使用SQL语言进行数据操作和查询。

Spark SQL的工作流程如下：

1. 数据源加载：Spark SQL可以从各种数据源中加载数据，如Hive、JSON、CSV、Parquet等。

2. Schema推断：根据数据源中的数据，Spark SQL会尝试推断出数据的schema，即每个字段的名称和类型。

3. 数据转换：在数据加载到Spark SQL之后，数据会被转换成分布式的RDD（弹性分布式数据集）。

4. SQL查询：Spark SQL提供了一套SQL查询语言，用户可以使用SQL语句来查询数据。

5. 查询优化：Spark SQL会对SQL查询进行优化，包括逻辑优化和物理优化。

6. 执行查询：查询被转换成Spark的物理执行计划，最终被执行。

7. 结果返回：查询结果会被返回给用户，可以进一步进行处理或输出。

总的来说，Spark SQL的工作流程包括数据源加载、Schema推断、数据转换、SQL查询、查询优化、执行查询和结果返回。