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11 youtube 買粉絲 music 買粉絲 買粉絲llection(賈斯汀-比伯(Justin Bieber)的資料(越多越好)和那些歌好聽、)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-03 01:18:50【】7人已围观
简介Never02SomebodyToLove03NeverSayNever-Instrumental-第四張專輯《MyWorldsA買粉絲ustic》歌曲列表:1.OneTime(A買粉絲ustic)2
02 Somebody To Love
03 Never Say Never -Instrumental-
第四張專輯《My Worlds A買粉絲ustic》
歌曲列表:
1.One Time(A買粉絲ustic)
2.Baby(A買粉絲ustic)
3.One Less Lonely Girl(A買粉絲ustic)
4.Down To Earth(A買粉絲ustic)
5.You Smile(A買粉絲ustic)
6.Favorite Girl(A買粉絲ustic)
7.That Should Be Me(A買粉絲ustic)
8.Never Say Never(A買粉絲ustic)
9.Pray
10.Somebody To Love(Feat.Usher)
11.Never Say Never(Feat. Jaden Smith)
第五張專輯(Pray)
歌曲列表:
1。pray
2。latin girl
3。ride
4,rich girl
第六張專輯(Pray)
歌曲列表:
1.pray 2.latin girl 3.ride 4,rich girl 5.Speaking In Tongues (在日本錄制) 6.This dream is too good (2011年1月新歌) 7.Dr bieber(2011年2月新歌) 8 Won’t stop (與肖恩合作的2011年新歌) 第七張專輯《Never Say Never(The Remixes)》 歌曲列表: 1.Never Say Never(Feat.Jaden Smith)
2.That Should Be Me(Feat.Rascal Flatts) 3.Somebody To Love(Feat.Usher)(remix版) 4.Up(Feat.Chris Brown) 5.Overboard(Feat.Miley Cyrus)(live版) 6.Runaway Love(Feat.Kanye west Raekwon) 7.Born To Be Somebody.
求幾首好聽的日語歌
恩,看了下,你的要求還有點點高的么~不知道我喜歡的合不合你的口味~
歌曲打包的地址在你郵箱,這里給你作個小推薦~
1.ルルティア
冰鎖,愛し子よ
ルルティア的典型唱法 如果我么記錯的話這兩首歌貌似原先給你聽過的= =
2.kattun 就是我曾經和你提過的組合
I'll be with you , mother father,PRECIOUS ONE
kattun的慢歌 旋律還是不錯的 偶爾你換換口味也好~
3.嵐
曇りのち快晴 嵐的新歌~就像它的題目一樣,輕快的節奏似乎心情都會陰轉多云呢~
櫻花盛開時 也是嵐的風格,比較快,不知道你喜不喜歡,適合春光燦爛的日子哦~
truth 魔王主題曲>_<
4.東方神起
明日は來るから 海賊王的經典片尾曲啦 不是私心 真的很好聽 推薦~
千年戀歌
忘れないで
Bolero
begin
約束
love of ice
lovn'you
どうして君を好きになってしまんだろう 這個是我們全寢室的推薦~即使她們不萌神起
憑良心講,神起的日文歌真的很不錯的,唱功好,旋律也很好聽~我給你的幾首都是比較新的~
5.山下智久
love song 這個還給你放了個鋼琴伴奏版的
指輪
據說,love song是寫給斗真的 所以你好歹支持一下啊
向日葵 這首還行,歌詞好~
6.牽手同行——絢香
很溫馨的曲子
7.Because Of You-Stephanie
重點是后面的海豚音=v= 記得原先也給你聽過哎 然后你說還可以。。。
8.卒業——4tops
不知道你記不記得了,犬夜叉里面的一個插曲,就是桔梗死去的那里
這首是斗真山下他們分別的時候翻唱的,不知道為什么,配著歌詞,頓時就覺得悲哀的。。。
9.平原綾香
CHRISTMAS LIST
jupiter The Voice
rest
這個人你聽說過吧,很有特色的女低音=v= 給你的幾首我都比較喜歡滴~
10.over the sky——黑石瞳
你聽過個人名字吧 空靈的聲音~
11.pure snow
你多聽幾遍 就會覺得他很好聽=v=
12.約定
今年的五年二班~聽起來是很loli的聲音 但是很治愈的感覺
13.滴草由實
go you own way
花篝
就是最近經常唱柯南片頭片尾的銀~個兩首都還不錯
14.淚之物語——有里知花
跟你講過的那首
15.生肖奇緣——水果籃子
你看過的吧?這個。那我就不多說了
16.醫龍-Aesthetic
這個雖然不是日語的,但你看在它是日劇插曲的份上。。而且真的很空靈的 高三的時候特別喜歡
17.那就是愛吧——下川
全金屬狂潮2的op,很輕快很舒服的那種
18.rainbow——水星領航員ed
這首歌就是一個手捧紅茶,愜意的窩在沙發里看小說的閑暇的冬日午后~
ps: 我還在里面給你塞了兩首《魔王》經典的bgm,LIVE/EVIL和GracE,免費給你的福利?(笑)你去聽下嘛,真的很不錯,澤野弘之大概是繼久石讓之后另一個讓我很喜歡的音樂人了
Hive實戰之Youtube數據集
本次實戰的數據來自于"YouTube視頻統計與社交網絡"的數據集,是西蒙弗雷澤大學計算機學院在2008年所爬取的數據
數據集地址
數據之間采用"\t"作為分隔符
具體數據如下:
數據量大小為1G,條數為500萬+
使用環境為
hive-1.1.0-cdh5.4.5
hadoop-2.6.0-cdh5.4.5
演示形式為使用hive shell
我們一起來看看數據
主要的問題在于category和relatedIDs處理,由于Hive是支持array格式的,所以我們想到的是使用array來存儲category和relatedIDs,但是我們發現category的分割符是"&"而realatedIDs的分隔符是"\t",我們在創建表格的時候能夠指定array的分隔符,但是只能指定一個,所以再將數據導入到Hive表格之前我們需要對數據進行一定轉換和清洗
并且數據中肯定會存在一些不完整數據和一些奇怪的格式,所以數據的清洗是必要的,我在這里所使用的數據清洗方式是使用Spark進行清洗,也可以使用自定義UDF函數來進行清洗
數據清洗注意點
1)我們可以看到每行數據以"\t"作為分隔符,每行有十列數據,最后一列關聯ID可以為空,那么我們對數據進行split之后數組的大小要大于8
2)數據中存在 "uNiKXDA8eyQ KRQE 1035 News & Politics 107" 這樣格式的數據,所以在處理category時需要注意 News & Politics中間的 &
處理后的數據如下:
下面的實戰都是基于數據清洗后的數據進行的
1)youtube1的創建,文件格式為textfile
create table youtube1(買粉絲Id string, uploader string, age int, category array<string>, length int, views int, rate float, ratings int, 買粉絲ments int,relatedId array<string>)
row format delimited
fields terminated by "\t"
買粉絲llection items terminated by "&"
stored as textfile;
2)youtube2的創建,文件格式為orc
create table youtube2(買粉絲Id string, uploader string, age int, category array<string>, length int, views int, rate float, ratings int, 買粉絲ments int,relatedId array<string>)
row format delimited
fields terminated by "\t"
買粉絲llection items terminated by "&"
stored as orc;
3)youtube3的創建,文件格式為orc,進行桶分區
create table youtube3(買粉絲Id string, uploader string, age int, category array<string>, length int, views int, rate float, ratings int, 買粉絲ments int,relatedId array<string>)
clustered by (uploader) into 8 buckets
row format delimited
fields terminated by "\t"
買粉絲llection items terminated by "&"
stored as orc;
數據導入:
1)load data inpath "path" into table youtube1;
2)由于無法將textfile格式的數據導入到orc格式的表格,所以數據需要從youtube1
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