youtube怎么看别人订阅人数（youtube最多人订阅的）

YouTube原创影音将提供附广告免费版本 也将测试广告导购功能

YouTube怎么获利一直是个大问题，现在首先打算把原本需要付费才能看的原创影音，改成免费附广告的版本，另外也将测试广告直接加上导购功能获得更多利润。

去年透过上传100部夹带广告的好莱坞电影完整内容，借此测试全新经营获利模式，YouTube稍早证实如传闻所指，将推出夹带广告内容的原创影音内容，并且借由免费观看吸引更多使用人数，进而透过广告曝光增加获利。除此之外，Google似乎也开始在YouTube平台测试商品导购模式，预计配合旗下GoogleExpress购物平台完成消费，让YouTube平台能有更多自主获利能力。

由于日益增长观看人数与使用流量，YouTube每天营运成本可说是持续垒加，因此除了广告曝光、内容合作，YouTube仍须寻找更多获利模式支撑本身经营发展。

而在去年被人发现悄悄上传100部夹带广告的好莱坞电影完整内容，疑似测试全新经营获利模式，YouTube在稍早对外声明中证实开放夹带广告内容，并且以免费形式提供观看的YouTube原创影音内容，除了可让本身投资打造的原创影音内容能被更多人观看，同时也能借由庞大观看流量带动丰厚的广告营收，因此也能吸引更多广告厂商合作。

相比Netflix仍维持采用付费订阅，并且依照使用需求制定不同计费方式，让使用者能有更具弹性选择，YouTube则是反过来利用本身每月超过20亿人的活跃使用率，透过更高观看流量、时间换取惊人广告曝光量，借此增加实质营收之余，同时也能让原创影音内容能有更高使用率，而非呈现曲高和寡的尴尬情况。

除了借由广告内容增加更高营收，YouTube目前也可能开始测试全新获利方式，例如在YouTube广告内容埋入商品导购连结，当使用者点按连结之后，就会自动导向GoogleExpress购物页面完成结帐，而YouTube则可借由完成导购抽取分润。

类似的应用，其实在先前就有不少相近的技术运用在影音服务，或是网站内容，让使用者浏览网页过程时，更容易产生直接购买行为。

不过，目前此项测试似乎仅在美国境内以特定规模形式测试，暂时还无法确认是否会扩展到更多市场应用。

YouTube扩大增加影片筛选人手 让人工智慧识别更加准确

虽然Google已经开始导入人工智慧技术技术，借此比对确认YouTube成千上万的影片内容是否涉及侵权，或是违反使用规范，但不可否认地在越来越多使用者设法避规情况下，YouTube的识别机制依然无法完全判断内容是否违反规定，因此依然需要持续借由人力手动方式纠举违规影片，并且协助系统能更清楚知晓哪些影片内容不应该上架，进而让人工智慧识别结果更为准确。

YouTube执行长SusanWojcicki表示，预计在2018年增加1万人专职审查使用者上传影片内容，协助系统透过人工智慧更精准比对违反规定的影片。不过，SusanWojcicki并未透露目前在YouTube负责手动审查上传影片内容的具体人数。

就先前YouTube说明，由于越来越多人借由各种巧思避规上传违法影片内容，使得借由人工智慧大量比对内容的审查方式无法顺利过滤涉及色情、暴力，或是充满歧视的影片内容，导致youTube再次面临未能做到尽职把关的批评。

即便ContentID机制能够快速比对使用者上传影片是否涉及侵权，但是对于内容是不是牵涉其他违法、争议项目，终究还是较难完整透过人工智慧判断。因此就目前状况来看，YouTube依然需要大量专职人力协助过滤上传影片内容的不良成分，并且以此过滤结果「教育」人工智慧系统如何正确判断。

目前平均每分钟约有长达400多小时长度影片被上传至YouTube，系统会先透过人工智慧进行过滤、标记，再由人力手动审查较无法具体判断内容，而此次增加人工审查比例，预期是为了让夕同能进一步学习人类如何判断影片涉及违反规定，进而使日后自动审查过滤机制更为仔细。

YouTube过去已经累积将超过1.5万个包含暴力、极端主义色彩影片内容下架，同时也处理超过15万个涉及儿童不宜、违反 *** 或歧视规范的影片内容，但终究还是有不少内容顺利避规，因此Google仍维持配置手动筛选人员资源，希望能让系统过滤精准度持续提升。

youtube视频数据分析维度不包括什么

发布时间。

查询资料可知，youtube视频数据分析维度是收入、观看时间、互动。不包括发布时间。

YouTube后台给我们提供了强大的数据分析工具，通过advancedmode的自定义模式我们可以筛选数据，在分析YouTube视频数据时，你需要清楚自己的目标是什么。

韩国youtube怎么看

韩国youtube播放观看如下：

1、打开谷歌Play商店。

2、点击放大镜图标。

3、输入YouTube。

4、点击确定，YouTube，根据提示下载安装。

5、点击要观看的视频，随后就会自动播放，点击视频的任何地方即可暂停，再点一下即可继续播放。

Google要求YouTube TV用户避免透过苹果内购系统订阅 将取消iOS App内订阅方式

除了Google，包含Netflix、Hulu在内订阅服务后续也纷纷要求使用者透过官网完成订阅，避免直接透过苹果内购系统付费。

先前包含Netflix在内串流影音服务均要求用户避免透过苹果内购系统进行订阅，尽可能透过服务本身官网机制完成订阅需求，借此避开被苹果内购系统抽成情况。而在稍早向使用者寄送邮件内容中，Google也开始要求使用者透过官网订阅使用YouTubeTV服务，并且说明预计从3月开始取消在app内订阅付款选项。

在此之前，Google便将YouTubeTViOS版本内的订阅选项拿掉，加上此次开始要求使用者透过官网完成订阅，借此避免因使用苹果内购系统订阅而被抽取分润，意味Google也不希望旗下服务营收被苹果瓜分。

在稍早向使用者寄送邮件中，Google表示先前透过苹果内购系统完成付费款项将结算至今年3月13日，之后将会取消原本订阅方式，若使用者希望继续使用YouTubeTV服务的话，必须透过官网重新完成订阅。

这样的措施，反而有可能会降低使用者继续订阅使用意愿，甚至直接取消续订，但也显示Google宁可冒着减少用户人数风险，也不要继续让苹果抽取分润。

除了Google，包含Netflix、Hulu在内订阅服务后续也纷纷要求使用者透过官网完成订阅，避免直接透过苹果内购系统付费。

不过，目前Google仅在YouTubeTV服务要求使用者透过官网完成订阅，诸如YouTubePremium、YouTubeMusic影音串流服务则尚未有相同调整。

TaggedGoogle,in-apppurchase,YouTube,YouTubeTV,分润

Hive实战之Youtube数据集

本次实战的数据来自于"YouTube视频统计与社交网络"的数据集，是西蒙弗雷泽大学计算机学院在2008年所爬取的数据

数据集地址

数据之间采用"\t"作为分隔符

具体数据如下：

数据量大小为1G，条数为500万+

使用环境为

hive-1.1.0-cdh5.4.5

hadoop-2.6.0-cdh5.4.5

演示形式为使用hive shell

我们一起来看看数据

主要的问题在于category和relatedIDs处理，由于Hive是支持array格式的，所以我们想到的是使用array来存储category和relatedIDs，但是我们发现category的分割符是""而realatedIDs的分隔符是"\t"，我们在创建表格的时候能够指定array的分隔符，但是只能指定一个，所以再将数据导入到Hive表格之前我们需要对数据进行一定转换和清洗

并且数据中肯定会存在一些不完整数据和一些奇怪的格式，所以数据的清洗是必要的，我在这里所使用的数据清洗方式是使用Spark进行清洗，也可以使用自定义UDF函数来进行清洗

数据清洗注意点

1）我们可以看到每行数据以"\t"作为分隔符，每行有十列数据，最后一列关联ID可以为空，那么我们对数据进行split之后数组的大小要大于8

2）数据中存在 "uNiKXDA8eyQ KRQE 1035 News amp; Politics 107" 这样格式的数据，所以在处理category时需要注意 News Politics中间的 amp;

处理后的数据如下：

下面的实战都是基于数据清洗后的数据进行的

1）youtube1的创建，文件格式为textfile

create table youtube1(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

row format delimited

fields terminated by "\t"

collection items terminated by ""

stored as textfile;

2）youtube2的创建，文件格式为orc

create table youtube2(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

row format delimited

fields terminated by "\t"

collection items terminated by ""

stored as orc;

3）youtube3的创建，文件格式为orc，进行桶分区

create table youtube3(videoId string, uploader string, age int, category arraystring, length int, views int, rate float, ratings int, comments int,relatedId arraystring)

clustered by (uploader) into 8 buckets

row format delimited

fields terminated by "\t"

collection items terminated by ""

stored as orc;

数据导入：

1）load data inpath "path" into table youtube1;

2）由于无法将textfile格式的数据导入到orc格式的表格，所以数据需要从youtube1导入到youtube2和youtube3：

insert into table youtube2 select * from youtube1;

insert into table youtube3 select * from youtube1;

1）user_tmp的创建，文件格式textfile，24buckets

create table user_tmp(uploader string,videos int,friends int)

clustered by (uploader) into 24 buckets

row format delimited

fields terminated by "\t"

stored as textfile;

2）user的创建，文件格式orc，24buckets

create table user(uploader string,videos int,friends int)

clustered by (uploader) into 24 buckets

row format delimited

fields terminated by "\t"

stored as orc;

user表的数据导入也是同理

数据导入：

1）load data inpath "path" into table user_tmp;

2）由于无法将textfile格式的数据导入到orc格式的表格，所以数据需要从user_tmp导入到user：

insert into table user select * from user_tmp;

1）统计出观看数最多的10个视频

2）统计出视频类别热度的前10个类型

3）统计出视频观看数最高的50个视频的所属类别

4）统计出观看数最多的前N个视频所关联的视频的所属类别排行

5）筛选出每个类别中热度最高的前10个视频

6）筛选出每个类别中评分最高的前10个视频

7）找出用户中上传视频最多的10个用户的所有视频

8）筛选出每个类别中观看数Top10

select * from youtube3 order by views desc limit 10;

结果如下：

select tagId, count(a.videoid) as sum from (select videoid,tagId from youtube3 lateral view explode(category) catetory as tagId) a group by a.tagId order by sum desc limit 10;

结果：

select tagId, count(a.videoid) as sum from (select videoid,tagId from (select * from youtube3 order by views desc limit 20) e lateral view explode(category) catetory as tagId) a group by a.tagId order by sum desc;

结果：

思路：

结果：

思路：

结果如下：

select * from youtube_category where categoryId="Music" order by ratings desc limit 10;

结果如下：

思路：

结果如下：