东京热电影网

① 怎么样去了解日本电影

去查查他们的电影发展史，看看他们的电影分了几个阶段，这些阶段的代表导演和演员，各阶段的电影风格，有几家著名的公司，日本影院的情况也很重要，观众的情况，看看他有几名演员进军好莱坞了。

② Spark-Hadoop，Hive，Spark 之间是什么关系

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据，首先你要能存的下大数据
传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。
存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大)，一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapRece
/ Tez / Spark的功能。MapRece是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Rece两个计算过程(中间用Shuffle串联)，用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
那什么是Map，什么是Rece?
考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapRece程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似(hello, 12100次)，(world，15214次)等等这样的Pair(我这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Rece处理。Recer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。然后这些Recer将再次汇总，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)=
(hello，370292)。每个Recer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。
Map+Rece的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Rece模型更通用，让Map和Rece之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。
有了MapRece，Tez和Spark之后，程序员发现，MapRece的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapRece，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapRece程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapRece程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。
有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapRece写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。
自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapRece上跑，真鸡巴慢!流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在一些特定页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还有很多其他的要分析。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点!
于是Impala，Presto，Drill诞生了(当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了)。三个系统的核心理念是，MapRece引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证(因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内)。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。
这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。
上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapRece/Tez/Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。
那如果我要更高速的处理呢？
如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming(流)计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了?比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。
还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的(多到无法想象)。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapRece也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV
Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证(不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作)。但是丫就是快。极快。
每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。
除此之外，还有一些更特制的系统/组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。
有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。
你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

③ 急求！电影开头里警告的文字内容！

【你说的是以下的文字】

federal law provides severe civil and criminal penalties for the unauthorized reproction,distribution ,or exhibition of righted motion pictures (title 17,united states code,sections 501 and 508),the federal bureau of investigation investigates allegations of criminal right infringement (title 17,united states code,section 506)

【汉译】

联邦法律提供了严重的民事和刑事惩罚的未经授权的复制、分发或展览的有版权的电影(标题17,美国法典,部分501和508),联邦调查局调查涉嫌刑事侵权(标题17,美国法典,506节)

【解答】

我们常见的是在岛国动作片中，我觉得大概是因为不少岛国片商是在美国注册的公司，因此要遵守美国的法律，譬如著名的东京热就是先在美国通过审核，在进口回日本，以此方法更容易通过审核。

【纯手打，请尊重我的答案，不然FBI会找到你。。。O(∩_∩)O哈哈~】

④ 这是什么电影

电影《超级女护士的发情日记》
主演： 麻生美由纪 野村孝弘
类型：剧情片
地区：韩国
导演：中村
年份：2015

⑤ 为什么格式工厂别的时候好好的，当我想把东京热的rmvb格式电影转化为mp4时总是提示失败

用格式工厂把rmvb转mp4时，根据你手机支持的视频参数，重新设置一下MP4的参数【音视频编码、码率、比特率等】。

⑥ 一库是什么意思 一库一库亚麻跌什么意思 日语一库一库是什么意思

一库和雅蠛蝶等词常出现在日本东京热系列影片中，表现电影人物的情绪。一库：日文音译，读音为：(iku)日语：一库中文意思是要出来了的，是男女在性爱过程中达到高潮时的用语；亚麻跌，日语やめて，罗马音为ya me te(谐音更接近的是雅咩蝶) ，表示不要的意思，语气较委婉。以上两种用于都经常出自日本AV电影。

(6)东京热电影网扩展阅读：

是一家著名日本成人视频制造商，成立于2003年。其制作的影片均为高清无码视频。东京热在官方网站上说明，内容为220万日裔美国人及美国公众服务。

⑦ 我在日本，怎么看不了优酷和土豆上面的电影啊

因为NHK把国内一些较大的视频网站给告了如土豆和优酷，所以这两个网站对日本的用户都进行了屏蔽。
通过代理看吧

⑧ 你知道有哪些电影是根据真实故事改编的

《恋恋笔记本》一家风光迤逦的私人疗养院，一位神秘的老男人每天都会准时拜访一位患有老年痴呆症的老女人。他总是在腿上摊开一本褪色的笔记本，轻轻地为女人讲述其中记载的故事，每当女人听到日记中的字句，脸上就会迸发出异样的神采，仿佛再次回到那段激情燃烧的岁月……

本剧是根据尼古拉斯·斯帕克思（Nicholas Charles Sparks）的小说改编，这小说是讲述作者妻子祖父母的生活。斯帕克思是美国著名畅销作家，著有多本小说，作品被翻译超过35种语言、全球销量超过四千五百万册！他与《哈利波特》系列作者J.K.罗琳，是仅有的两位同时有精装和平装作品在纽约时报排行榜上停留超过一年的作者。

张爱玲在《色，戒》中为王佳芝设定的背景是：父亲为避战乱，带着儿子逃到国外，留下了女儿独自在乱世中挣扎。按张爱玲的说法，乱世之爱，不问值不值得。而《色，戒》的原型郑苹如却是中日混血（母亲是日本人）的上海滩名媛、时尚界新秀，父亲郑钺是国民党元老，复旦大学教授，上海的首席检察官，一家人住在法租界的高级别墅里。郑苹如少女时代家教极严，在邻居眼中，她就是个安份守已的女中学生。但毕业之后，她却迅速成为上海滩有名的交际花、《良友画报》的封面女郎，几年后，又变成了色诱汉奸刺杀未遂新闻的女主角。郑苹如还有一位在国统区的未婚夫，她为了完成中统的任务，几次推迟婚期。

⑨ 东京热的片头曲叫什么名字

东京热的片头曲叫：Tokyohot。

东京热（英语：Tokyo-Hot）是一家在美国注册的著名日本成人视频制造商。

影片均为高清无码视频。在官方网站上说明，内容为220万日裔美国人及美国公众服务。其出品的内容主要偏硬调色情。

出演东京热的AV女优一般来说，面容与身材都很好，但多数名气不大。

而东京热系列成人电影对于解决部分宅男及年轻网民的生理及心理需要有着极大的帮助，故存在着不同的争议。需两面观之。

东京热系列成人电影对于网络色情文化影响较大，受年轻网民的热捧，尤以宅男团体居多。

而影片表现手法对于青年对性文化的了解有误导倾向，这与民众对健康性行为的认知及了解有所差异。

部分民众认为东京热系列电影对年轻网民有着极大的错误导向。

⑩ 东京热是什么，有的说用的东京热铃声是什么铃声

你听男朋友说的？东京热是日本的的AV系列电影，每个片头都有一段相同的音乐，大部分男生都看过的，一听就知道那是东京热。