配_的读音配_的读音是什么

配_的国语词典是：配合成双。如：「我们俩配对，参加双人溜冰比赛。」词语翻译英语topairup,tomatchup,toformapair(e.g.tomarry),tomate,matchedpair法语fairecorrespondre,formerunepaire,fairelapaire,s"accoupler,paire。配_的国语词典是：配合成双。如：「我们俩配对，参加双人溜冰比赛。」词语翻译英语topairup,tomatchup,toformapair(e.g.tomarry),tomate,matchedpair法语fairecorrespondre,formerunepaire,fairelapaire,s"accoupler,paire。结构是：配(左右结构)_(左右结构)。拼音是：pèiduì。配_的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】配对，配对儿pèiduì，pèiduìr。(1)配成双。二、网络解释配对配对：汉语词汇配对：ACGN同人圈用语配对（汉语词汇）生物学中联会现象亦称配对，指同源染色体两两配对．在细胞减数分裂前期的偶线期，来自父本和母本的同源染色体，两两靠拢进行准确的配对，形成双阶染色体，即一对染色体含有四条染色单体，但仅有两个着丝点，是减数分裂的重要特征。关于配_的成语配享从汜伯道无儿不齿于人配盐幽菽成龙配套配套成龙按劳分配德配天地关于配_的词语乘龙配凤明婚正配按劳分配配盐幽菽伯道无儿不齿于人成龙配套配享从汜德配天地配套成龙点此查看更多关于配_的详细信息

我先写了一个kafka的生产者程序，然后写了一个kafka的消费者程序，一切正常。生产者程序生成5条数据，消费者能够读取到5条数据。然后我将kafka的消费者程序替换成使用spark的读取kafka的程序，重复多次发现每次都是读取1号分区的数据，而其余的0号和2号2个分区的数据都没有读到。请哪位大侠出手帮助一下。 我使用了三台虚拟机slave122,slave123,slave124作为kafka集群和zk集群；然后生产者和消费者程序以及spark消费者程序都是在myeclipse上完成。 软件版本为：kafka_2.11-0.10.1.0，spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0，zookeeper-3.4.9 spark消费者程序主要代码如下：Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();kafkaParams.put("bootstrap.servers", "slave124:9092,slave122:9092,slave123:9092");kafkaParams.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");kafkaParams.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");kafkaParams.put("group.id", "ssgroup");kafkaParams.put("auto.offset.reset", "earliest"); //update mykafka,"earliest" from the beginning,"latest" from the rear of topickafkaParams.put("enable.auto.commit", "true"); //messages successfully polled by the consumer may not yet have resulted in a Spark output operation, resulting in undefined semanticskafkaParams.put("auto.commit.interval.ms", "5000");// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 2 secondSparkConf conf = new SparkConf();//conf被set后，返回新的SparkConf实例，所以多个set必须连续，不能拆开。conf.setMaster("local[1]").setAppName("streaming word count").setJars(new String[]{"D:\Workspaces\MyEclipse 2015\MyFirstHadoop\bin\MyFirstHadoop.jar"});;try{JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));Collection<String> topics = new HashSet<>(Arrays.asList("order"));JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> oJInputStream = KafkaUtils.createDirectStream(jssc,LocationStrategies.PreferConsistent(),ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams));JavaPairDStream<String, String> pairs = oJInputStream.mapToPair(new PairFunction<ConsumerRecord<String, String>, String, String>() {private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Tuple2<String, String> call(ConsumerRecord<String, String> record) { try {BufferedWriter oBWriter = new BufferedWriter(new FileWriter("D:\Workspaces\MyEclipse 2015\MyFirstHadoop\bin\mysparkstream\MyFirstHadoop.out",true)); String strLog = "^^^^^^^^^^^ " + System.currentTimeMillis() / 1000 + " mapToPair:topic:" + record.topic() + ",key:" + record.key() + ",value:" + record.value() + ",partition id:" + record.partition() + ",offset:" + record.offset() + ". "; System.out.println(strLog); oBWriter.write(strLog); oBWriter.close(); } catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} return new Tuple2<>(record.key(), record.value()); }});pairs.print();jssc.start(); //start here in factjssc.awaitTermination();jssc.close();}catch(Exception e){// TODO Auto-generated catch blockSystem.out.println("Exception:throw one exception");e.printStackTrace();}

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几个基本概念： （1）job：包含多个task组成的并行计算，往往由action催生。 （2）stage：job的调度单位。 （3）task：被送到某个executor上的工作单元。 （4）taskSet：一组关联的，相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。 一个应用程序由一个driver program和多个job构成。一个job由多个stage组成。一个stage由多个没有shuffle关系的task组成。

打开手机蓝牙功能，并确认能被其他设备搜索到；按一下方向盘左侧的电话按钮，然后系统会说Ready；你说Deviceparing，车会问Wouldyouliketopairadevice？等三个选项，你说Pairadevice；系统会让你说4位数字的PIN码，你可以说1111（On

不行was不可能加动词原形在英语中没有这样的用法所以只能用go的过去式went

map使用在一对一的转换，flatMap使用在一对多的转换，比如学生和学号是一对一，我们就用map，学生和所选课程是一对多，我们就用flatMap

配_的词语有：伯道无儿，成龙配套，按劳分配。配_的词语有：德配天地，伯道无儿，乘龙配凤。2：结构是、配(左右结构)_(左右结构)。3：拼音是、pèiduì。配_的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】配对，配对儿pèiduì，pèiduìr。(1)配成双。二、国语词典配合成双。如：「我们俩配对，参加双人溜冰比赛。」词语翻译英语topairup,tomatchup,toformapair(e.g.tomarry),tomate,matchedpair法语fairecorrespondre,formerunepaire,fairelapaire,s"accoupler,paire三、网络解释配对配对：汉语词汇配对：ACGN同人圈用语配对（汉语词汇）生物学中联会现象亦称配对，指同源染色体两两配对．在细胞减数分裂前期的偶线期，来自父本和母本的同源染色体，两两靠拢进行准确的配对，形成双阶染色体，即一对染色体含有四条染色单体，但仅有两个着丝点，是减数分裂的重要特征。关于配_的成语配套成龙配盐幽菽配享从汜伯道无儿不齿于人成龙配套德配天地按劳分配点此查看更多关于配_的详细信息

支持mysql的，下面是示例sparkstreaming使用数据源方式插入mysql数据importjava.sql.{Connection,ResultSet}importcom.jolbox.bonecp.{BoneCP,BoneCPConfig}importorg.slf4j.LoggerFactoryobjectConnectionPool{vallogger=LoggerFactory.getLogger(this.getClass)privatevalconnectionPool={try{Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")valconfig=newBoneCPConfig()config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://192.168.0.46:3306/test")config.setUsername("test")config.setPassword("test")config.setMinConnectionsPerPartition(2)config.setMaxConnectionsPerPartition(5)config.setPartitionCount(3)config.setCloseConnectionWatch(true)config.setLogStatementsEnabled(true)Some(newBoneCP(config))}catch{caseexception:Exception=>logger.warn("Errorincreationofconnectionpool"+exception.printStackTrace())None}}defgetConnection:Option[Connection]={connectionPoolmatch{caseSome(connPool)=>Some(connPool.getConnection)caseNone=>None}}defcloseConnection(connection:Connection):Unit={if(!connection.isClosed)connection.close()}}importjava.sql.{Connection,DriverManager,PreparedStatement}importorg.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtilsimportorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.slf4j.LoggerFactory/***记录最近五秒钟的数据*/objectRealtimeCount1{caseclassLoging(vtime:Long,muid:String,uid:String,ucp:String,category:String,autoSid:Int,dealerId:String,tuanId:String,newsId:String)caseclassRecord(vtime:Long,muid:String,uid:String,item:String,types:String)vallogger=LoggerFactory.getLogger(this.getClass)defmain(args:Array[String]){valargc=newArray[String](4)argc(0)="10.0.0.37"argc(1)="test-1"argc(2)="test22"argc(3)="1"valArray(zkQuorum,group,topics,numThreads)=argcvalsparkConf=newSparkConf().setAppName("RealtimeCount").setMaster("local[2]")valsc=newSparkContext(sparkConf)valssc=newStreamingContext(sc,Seconds(5))valtopicMap=topics.split(",").map((_,numThreads.toInt)).toMapvallines=KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,group,topicMap).map(x=>x._2)valsql="insertintologing_realtime1(vtime,muid,uid,item,category)values(?,?,?,?,?)"valtmpdf=lines.map(_.split(" ")).map(x=>Loging(x(9).toLong,x(1),x(0),x(3),x(25),x(18).toInt,x(29),x(30),x(28))).filter(x=>(x.muid!=null&&!x.muid.equals("null")&&!("").equals(x.muid))).map(x=>Record(x.vtime,x.muid,x.uid,getItem(x.category,x.ucp,x.newsId,x.autoSid.toInt,x.dealerId,x.tuanId),getType(x.category,x.ucp,x.newsId,x.autoSid.toInt,x.dealerId,x.tuanId)))tmpdf.filter(x=>x.types!=null).foreachRDD{rdd=>//rdd.foreach(println)rdd.foreachPartition(partitionRecords=>{valconnection=ConnectionPool.getConnection.getOrElse(null)if(connection!=null){partitionRecords.foreach(record=>process(connection,sql,record))ConnectionPool.closeConnection(connection)}})}ssc.start()ssc.awaitTermination()}defgetItem(category:String,ucp:String,newsId:String,autoSid:Int,dealerId:String,tuanId:String):String={if(category!=null&&!category.equals("null")){valpattern=""valmatcher=ucp.matches(pattern)if(matcher){ucp.substring(33,42)}else{null}}elseif(autoSid!=0){autoSid.toString}elseif(dealerId!=null&&!dealerId.equals("null")){dealerId}elseif(tuanId!=null&&!tuanId.equals("null")){tuanId}else{null}}defgetType(category:String,ucp:String,newsId:String,autoSid:Int,dealerId:String,tuanId:String):String={if(category!=null&&!category.equals("null")){valpattern="100000726;100000730;\d{9};\d{9}"valmatcher=category.matches(pattern)valpattern1=""valmatcher1=ucp.matches(pattern1)if(matcher1&&matcher){"nv"}elseif(newsId!=null&&!newsId.equals("null")&&matcher1){"ns"}elseif(matcher1){"ne"}else{null}}elseif(autoSid!=0){"as"}elseif(dealerId!=null&&!dealerId.equals("null")){"di"}elseif(tuanId!=null&&!tuanId.equals("null")){"ti"}else{null}}defprocess(conn:Connection,sql:String,data:Record):Unit={try{valps:PreparedStatement=conn.prepareStatement(sql)ps.setLong(1,data.vtime)ps.setString(2,data.muid)ps.setString(3,data.uid)ps.setString(4,data.item)ps.setString(5,data.types)ps.executeUpdate()}catch{caseexception:Exception=>logger.warn("Errorinexecutionofquery"+exception.printStackTrace())}}}

没关系啦，只要感情经得起考验，什么时候结婚都是喜事！

耳机线接触不良。BeatsStudioBuds采__定开发、专为真_线耳机打造的主动降噪(ANC)技术，其降噪性能在1099的价位上称得上非常给力，降噪性能相比AirPodsPro会相对弱一些，但并不影响其总体的优秀。StudioBuds的降噪模式没有层级或者预制可选，仅为降噪打开或者关闭以及通透。在iPhone、iPad或iPodtouch上打开蓝牙。打开充电盒的盒盖，将BeatsStudioBuds靠近已解锁的iPhone、iPad或iPodtouch。按照屏幕上的说明操作。如果没有看到任何说明，请按照以下步骤将BeatsStudioBuds与另一台设备配对。使用安卓版BeatsApp来配对BeatsStudioBuds。您还可以使用快速配对功能，将BeatsStudioBuds与安卓设备配对：确保手机运行的是Android6.0或更高版本，并且已打开蓝牙和定位服务。打开充电盒的盒盖，将BeatsStudioBuds靠近手机或平板电脑。收到通知时，轻点“Taptopair”（轻点以配对）。

　　双子座由来　　风流的天神宙斯，在一次偶然的机会中，认识了美丽的斯巴达王妃琳达。很快的，宙斯和王妃陷入热恋，还生下一对孪生兄弟──卡斯特和波拉克。这对兄弟继承了宙斯的优良血统，长大后都变成了英勇的武士，兄弟俩在战场上并肩作战，所向无敌的事迹，让敌人往往闻之丧胆，不战而逃。　　有一天，天神宙斯派卡斯特和波拉克两人去平息一场叛乱。这一场叛乱，是由另一对兄弟伊塔斯和林格斯所引起，这两兄弟则是以胆大凶狠著称。卡斯特在多方观察之后，发现就算自己和波拉克联手，也不是伊塔斯和林格斯的对手，可是宙斯的命令又不能不从。于是卡斯特决定瞒着波拉克，独自跑去应战，结果不敌被杀。波拉克眼看着哥哥被杀，于是化悲愤为力量，杀了伊塔斯和林格斯为卡斯特复仇。　　即使如此，波拉克仍难掩心中的悲痛，不愿自己一人留在世界上。宙斯看到这个情形，内心十分感动，就他们兄弟俩同列天上群星之中，相互为伴，这就是双子座的由来。答案补充Theloosedeityzeus,inanaccidentalopportunity,hasknownbeautifulSpartaPrincessLinda.Veryquick,thezeusandprincessfallintoareinlove,butalsogivesbirthtopairoftwinbrothers──theCasteandPollack.Thisinheritedzeus"sfinebloodrelationshiptobrothers,afterthecoarseningallturnedtheheroicwarrior,brothershasfoughtside-by-sideinthebattlefield,theinvinciblefact,lettheenemyoftenhearittrembledwithfear,didnotfightrunsaway.这是第一段。。刚刚忘了发，字数限制额...

文化路步行街季季红楼上有，16楼DK，听说今年代表萍乡参加江西的春晚了。很为萍乡争光啊~

me列求最大值，首先通过mapToPair对数据按照月份进行分类。已经确保这些数据是在相同的月份的。然后通过reduceByKey进行计算后结果出来最大值是41821.02778。而不是41821.04167。

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8113挺好的，我才买的

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创建 maven 工程使用下面命令创建一个普通的 maven 工程：bash$ mvn archetype:generate -DgroupId=com.cloudera.sparkwordcount -DartifactId=sparkwordcount -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false将 sparkwordcount 目录重命名为simplesparkapp，然后，在 simplesparkapp 目录下添加 scala 源文件目录：bash$ mkdir -p sparkwordcount/src/main/scala/com/cloudera/sparkwordcount修改 pom.xml 添加 scala 和 spark 依赖：xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.10.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version>1.2.0-cdh5.3.0</version> </dependency> </dependencies>添加编译 scala 的插件：xml <plugin> <groupId>org.scala-tools</groupId> <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions></plugin>添加 scala 编译插件需要的仓库：xml<pluginRepositories> <pluginRepository> <id>scala-tools.org</id> <name>Scala-tools Maven2 Repository</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </pluginRepository></pluginRepositories>另外，添加 cdh hadoop 的仓库：xml <repositories> <repository> <id>scala-tools.org</id> <name>Scala-tools Maven2 Repository</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </repository> <repository> <id>maven-hadoop</id> <name>Hadoop Releases</name> <url>https://repository.cloudera.com/content/repositories/releases/</url> </repository> <repository> <id>cloudera-repos</id> <name>Cloudera Repos</name> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url> </repository> </repositories>最后，完整的 pom.xml 文件见： https://github.com/javachen/simplesparkapp/blob/master/pom.xml 。运行下面命令检查工程是否能够成功编译：bashmvn package编写示例代码以 WordCount 为例，该程序需要完成以下逻辑：读一个输入文件统计每个单词出现次数过滤少于一定次数的单词对剩下的单词统计每个字母出现次数在 MapReduce 中，上面的逻辑需要两个 MapReduce 任务，而在 Spark 中，只需要一个简单的任务，并且代码量会少 90%。编写 Scala 程序 如下：scalaimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConfobject SparkWordCount { def main(args: Array[String]) { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Spark Count")) val threshold = args(1).toInt // split each document into words val tokenized = sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")) // count the occurrence of each word val wordCounts = tokenized.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // filter out words with less than threshold occurrences val filtered = wordCounts.filter(_._2 >= threshold) // count characters val charCounts = filtered.flatMap(_._1.toCharArray).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) System.out.println(charCounts.collect().mkString(", ")) charCounts.saveAsTextFile("world-count-result") }}Spark 使用懒执行的策略，意味着只有当 动作 执行的时候， 转换 才会运行。上面例子中的 动作 操作是 collect 和 saveAsTextFile ，前者是将数据推送给客户端，后者是将数据保存到 HDFS。作为对比， Java 版的程序 如下：javaimport java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import org.apache.spark.SparkConf;import scala.Tuple2;public class JavaWordCount { public static void main(String[] args) { JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(new SparkConf().setAppName("Spark Count")); final int threshold = Integer.parseInt(args[1]); // split each document into words JavaRDD tokenized = sc.textFile(args[0]).flatMap( new FlatMapFunction() { public Iterable call(String s) { return Arrays.asList(s.split(" ")); } } ); // count the occurrence of each word JavaPairRDD counts = tokenized.mapToPair( new PairFunction() { public Tuple2 call(String s) { return new Tuple2(s, 1); } } ).reduceByKey( new Function2() { public Integer call(Integer i1, Integer i2) { return i1 + i2; } } );另外， Python 版的程序 如下：pythonimport sysfrom pyspark import SparkContextfile="inputfile.txt"count=2if __name__ == "__main__": sc = SparkContext(appName="PythonWordCount") lines = sc.textFile(file, 1) counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(" ")) .map(lambda x: (x, 1)) .reduceByKey(lambda a, b: a + b) .filter(lambda (a, b) : b >= count) .flatMap(lambda (a, b): list(a)) .map(lambda x: (x, 1)) .reduceByKey(lambda a, b: a + b) print ",".join(str(t) for t in counts.collect()) sc.stop()编译运行下面命令生成 jar：bash$ mvn package运行成功之后，会在 target 目录生成 sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar 文件。运行因为项目依赖的 spark 版本是 1.2.0-cdh5.3.0 ，所以下面的命令只能在 CDH 5.3 集群上运行。首先，将测试文件 inputfile.txt 上传到 HDFS 上；bash$ wget https://github.com/javachen/simplesparkapp/blob/master/data/inputfile.txt$ hadoop fs -put inputfile.txt其次，将 sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar 上传到集群中的一个节点；然后，使用 spark-submit 脚本运行 Scala 版的程序：bash$ spark-submit --class com.cloudera.sparkwordcount.SparkWordCount --master local sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar inputfile.txt 2或者，运行 Java 版本的程序：bash$ spark-submit --class com.cloudera.sparkwordcount.JavaWordCount --master local sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar inputfile.txt 2对于 Python 版的程序，运行脚本为：bash$ spark-submit --master local PythonWordCount.py如果，你的集群部署的是 standalone 模式，则你可以替换 master 参数的值为 spark://<master host>:<master port> ，也可以以 Yarn 的模式运行。

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一般情况下的话如果说这个集丝路登录密码忘了登录不上去的话建议大家可以直接去重新再退出以后进入一下就可以还是非常方便

THank you —太空垃圾

My Family Today I want to talk about my family.There are five members in my family,my father,my mother,my grandfather,grandmother and I.I am a boy and I am ten years old,My father is a worker of medical warehouse,he is a hardworking man and the bread winner of my family.At the weekend,we often go out together,and then have a big meal at the evening,I am a primary student,and is the only child of my family.Ok,this is my family,I like all the members of it. 今天我想来聊一下我的家。我们家有五个成员，爸爸，妈妈，爷爷，奶奶还有我。我是一个男孩，今年十岁了。我爸爸是医药仓库的一名工人，他在工作上很努力并且是我们家挣钱养家的人。周末的时候我们经常一家人一起出去，然后晚上一起吃丰盛的晚餐。而我，是一名小学生，也是家里独生子。这就是我的家庭，我爱我的家人。

I Think I演唱：范玮琪一天过一天从不确定就有答案 um只想这样停留在只有你去的方向 um每当你出现我身旁就感觉爱情的重量我越在意越难衡量就越放不下越不去想就越是他i think i love you爱就是这样couse i miss you喜欢你善良陪你去逛逛会偶尔吵架吵累了说贴心的话i"m falling for you爱就是这样Now I need you想等你放假要一起分享OH~今晚的星光当你说要守护幸福不打烊我们越看就越像不说也能了解对方画同一张图画想同一个梦想幸福是一座大灯塔少了你世界就照不亮你一定会再给我力量其实爱我比不复杂知心的对话就能够往幸福出发i think i love you爱就是这样couse i miss you喜欢你善良陪你去逛逛会偶尔吵架吵累了说贴心的话i"m falling for you爱就是这样Now I need you想等你放假要一起分享OH~今晚的星光当你说要守护幸福不打烊可时常热恋的人受伤爱也总让人们变得坚强我们不会知道以后的日子会有多长在我的世界都会有你守护肩膀WU~i think i love you爱就是这样couse i miss you喜欢你善良陪你去逛逛会偶尔吵架吵累了说贴心的话i"m falling for you爱就是这样Now I need you想等你放假要一起分享OH~今晚的星光当你说要守护幸福不打烊望采纳

V就是一群晕，但在第三下才会晕住，T是扔人，可以敌方也可以是己方，出蓝杖就会加距离

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City Hunter[电影]城市猎人; 例句:1.Listen city hunter one side of the story. 只听城市猎人的一面之词。2.Natasha pearson, 19, questions her decision to attend the city university ofnew york"s hunter college. 19岁的皮尔森（natasha pearson）现在开始对自己就读纽约市立大学亨特学院（hunter college）的决定表示怀疑。

歌曲：Falling For You 歌手：郭富城 you are the sun. the moon i am the starlight searching for you how can i ever explain the color that you bring into my life, its you... falling for you... hoo hooo falling for you... hoo hooo im falling for you... with all of my heart i know its true right from the start i am falling for you in all of my dreams this love will grow deep within i cant help myself just to tell you falling for you... you are the sun, the moon i am the starlight searching for you how can i ever explain the color that you bring into my life, its you... i am falling for you with all of my heart i know its true right from the start i am falling for you in all of my dreams this love will grow deep within 下载/试听地址: http://qq1.ting133.com//guofucheng17/04.rm

There are three people in my family. They are my mother, father and me. My mother is a teacher. She teaches Chinese. My father is a doctor. He works at a hospital. I am a student. I love my family.

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My Family Everyone has a family. We live in it and feel very warm. There are three persons in my family, my mother, father and I. We live together very happily and there are many interesting stories about my family. My father is a hard-working man. He works as a doctor. He always tries his best to help every patient and make patients comfortable. But sonetimes he works so hard that he can"t remember the date. My mother is a woman with a bad memory. She always does a lot of housework, but sometimes she makes mistakes out of carelessness. For example, one day, she washed clothes in the washer, after the washer finished the work, she found she hadn"t filled the washer with water. Now let me tell you a funny thing: one day, father wanted to get up early as usual, buthe wasn"t able to do that, because he hadn"t set the alarm clock the night before, so when he got up, he did everything in a hurry. After father left, mother said to me mysteriously, "He will come back soon." "Why?" I was greatly surprised. "Because today is Sunday, his holiday!" Just as mother said, father came back home soon, and went to bed again--he was too tired. You see, what an interesting family have! I hope that you will have one like mine, too.

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ijustfallforyou是《I"m Falling For You》这首歌。这首歌曲是由Andy Kirk & His Orchestra and Four Knights演唱的，收录于专辑《The Four Knights Collection 1946-59》中。

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