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FFmpeg 下载m3u8 分片视频
FFmpeg 下载m3u8 分片视频 先安装ffmpeg： # mac 安装 brew install ffmpeg 不会使用 brew 的可以去官网下载对应平台的执行文件。 用ffmpeg下载视频，并将m3u8格式转为mp4格式，指令如下 ffmpeg -i '你获取到的m3u8链接' fileName.mp4 或者 ffmpeg -i '你获取到的m3u8链接' -c 可以通过如下指令进行下载提速（下载速度大约能提升到几到十几分钟，很棒了哦）： ffmpeg -i '你获取到的m3u8链接' -c copy -bsf:a aac_adtstoasc fileName.mp4 如果你想用终端工具拉起视频播放，直接通过如下指令就能 播放某链接的视频 ffplay -i '你获取到的m3u8链接' 下载完成，播放中。。。
1.3K20编辑于 2023-07-24 - 来自专栏golang云原生new
分片集群中的分片集合
分片集群中的分片集合 MongoDB 中 分片集群有专门推荐的模式，例如 分片集合 它是一种基于分片键的逻辑对文档进行分组，分片键的选择对分片是非常重要的，分片键一旦确定，MongoDB 对数据的分片对应用是透明的 ，实际的数据块继续迁移 例如块的迁移会有这样的规律： 在块的个数，对比之后相差 1-20个，则会依次迁移 2 个 若是 20 - 80 个，则会一次迁移 4 个 若是 80 -无限多个，则会一次迁移 8 个 迁移的过程中，块的大小，块的数量都会影响我们分片集群的性能， 若块的大小超过了我们的默认值，就需要拆，这就会影响性能 搬迁的时候，对于网络资源的消耗 和 CPU 则会有影响 当搬迁完毕之后，相应数据块所在的分片就会通知 那么分片就会随之发生切割，和迁移的动作，这是为了满足在 mongodb 里面进行均匀分布 mogos 是会进行请求分流的 是通过路由节点来将不同的请求分发到不同的分片和块中 数据也是会分流的 数据分流， 迁移的目的还是为了分片在集群中均匀分布，所以数据块会发生迁移，一般是在集群中分片相差 8 个分块的时候，就会触发数据块迁移的动作 今天就到这里，学习所得，若有偏差，还请斧正 欢迎点赞，关注，收藏 朋友们
1.1K30编辑于 2023-02-16 - 来自专栏柒八九技术收纳盒
大文件分片上传和分片下载
我们能所学到的知识点 ❝ 文件流操作 文件分片 分片上传 分片下载 断点续传 1. 文件分片 其实呢，无论是分片上传和分片下载最核心的点就是需要对文件资源进行分片处理。 在前端范围内，我们使用JavaScript中的File API[7]获取文件对象，并使用Blob.prototype.slice()[8]方法将文件切成多个分片，从而实现分片上传。 分片下载 传统文件下载 VS 文件分片下载 ❝文件分片下载是一种通过将大文件拆分成较小的片段（分片）并同时下载它们来提高文件下载效率的技术。 en-US/docs/Web/API/FileReader [7] File API: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/File [8]
1.7K10编辑于 2024-07-02 - 来自专栏又见苍岚
MongoDB 分片
MongoDB的分片就是水平扩展的体现。 分片设计思想 分片为应对高吞吐量与大数据量提供了方法。使用分片减少了每个分片需要处理的请求数，因此，通过水平扩展，集群可以提高自己的存储容量和吞吐量。 mongos提供的是客户端application与MongoDB分片集群的路由功能，这里分片集群包含了分片的collection和非分片的collection。 分片依据和分片算法 MongoDB 中Collection的数据是根据什么进行分片的呢？这就是我们要介绍的分片键（Shard key）；那么又是采用过了什么算法进行分片的呢？ 一个自增的分片键对写入和数据均匀分布就不是很好，因为自增的片键总会在一个分片上写入，后续达到某个阀值可能会写到别的分片。但是按照片键查询会非常高效。 注意： 分片键是不可变。 分片键必须有索引。 分片键大小限制512bytes。 分片键用于路由查询。
75610编辑于 2024-09-28 - 来自专栏侯哥的Python分享
MySQL运维8-Mycat分库分表之范围分片
一、范围分片 根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况，来决定该数据属于哪一个分片。 说明1：范围分片会提前提供一个分片的范围默认是0-500万是一个分片，500万-1000万是一个分片，1000万-1500万是一个分片，超过1500万要重新设置。 rule="auto-sharding-long" 即范围分片 说明3：dn7,dn8,dn9对应的数据节点依然是dbhost1,dbhost2,dbhost3. 说明8：如果使用范围分片的时候，如果默认的分片范围满足不了需求，我们只需要修改 "autopartition-long.txt" 这个文件即可。 范围分片是水平分库分表的一种方式。
38710编辑于 2023-12-19 - 来自专栏全栈程序员必看
freebsd分片重组算法_mongodb分片算法
Q：你们redis怎么做的分布式 A：我们公司redis用的murmurHash做的分片； Q：讲讲murmurHash的原理呗 A：额……这块没有深入了解过（真TM掉分） 哈希算法简单来说就是将一个元素映射成另一个元素 res = ((long) (bKey[3] & 0xFF) << 24) | ((long) (bKey[2] & 0xFF) << 16) | ((long) (bKey[1] & 0xFF) << 8) 0xc6a4a7935bd1e995L; int r = 47; long h = seed ^ (buf.remaining() * m); long k; while (buf.remaining() >= 8) > r; k *= m; h ^= k; h *= m; } if (buf.remaining() > 0) { ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8) > r; k *= m; h ^= k; h *= m; } if (buf.remaining() > 0) { ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8)
1.5K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏DB说
MongoDB 非分片集合转分片集合
8TB的集合.参考 如下图. 3、原应用操作的是非分片集合,需要注意插入、更新、删除分片键问题,否则转换后会 导致应用报错，例如插入不带分片键的文档，更新采用upsert方式以及 findandmodify :false}}) { "_id" : ObjectId("607f830825795fbf8cc40f7b"), "name" : "xiaojing", "address" : "shanghai" } { "_id" : ObjectId("607f831125795fbf8cc40f7c"), "name" : "xiaoxing", "address" : "shanghai" } 【例如删除记录 "document { _id: ObjectId('607fb8ebd432266ecaf9e44a'), name: \"nanjing\", address: \"nnajing\" } does transaction or with retryWrites: true." } }) mongos>db.POCCOLL.update({"_id" : ObjectId( "607fd5d8d2a6e53cbdfd21fd
2.9K10编辑于 2022-08-23 - 来自专栏山行AI
mongodb分片模式分片键的选择
分片就是一种把数据分布在多台机器上的方法。mongodb使用分片来支持大数据量、高吞吐量的布署。 一个分片集群的结构见图： ? shard server：用于存储实际的数据块，每个分片存储部分分片数据，每个分片都可以布署成其他分片的副本集(replica set)。 已经分片的数据，分片键不可更改。 分片键必须加上索引。 分片键的选择对分片的性能、效率和可扩展性都有着重要影响。分片键和索引也会影响集群的分片策略。 3. 分片键索引 分片键必须有索引，索引可以是分片键上的索引，当分片键是索引前缀时，也可以是复合索引。 如果你的数据模型要求分片键上的值单调变化，考虑使用Hashed Sharding分片策略，见下面介绍。 8. 分片策略 mongodb有两种分片策略，分片策略是根据分片键的选择来定的： 1.
6.8K50发布于 2019-06-28 - 来自专栏从零开始的linux
mongodb分片
21000", "configVersion" : 1 } ], "ok" : 1 } configs:PRIMARY> exit bye 三台机器分片配置 /s 00:00 shard3.conf 100% 269 282.0KB/s 00:00 启动分片配置 mongod]# mongos -f /etc/mongod/mongos.conf [root@db3 mongod]# mongos -f /etc/mongod/mongos.conf #把所有的分片和路由器串联
1.8K40发布于 2018-04-25 - 来自专栏Java技术分享
集群分片
分片 分片（Patitioning）就是将数据拆分到多个Redis实例的过程，这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部分。 分片场景 ? 常见的分片方式: 1、按照范围分片 2、哈希分片，例如一致性哈希 常见的分片的实现： ①客户端分片 ②通过代分片，比如：twemproxy ③查询路由：就是发送查询到一个随机实例，这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ，redis集群在客户端的帮助下，实现了查询路由的一种混合形式，请求不是直接从redis实例转发到另一个实例，而是客户端收到重定向到正确的节点 ④在服务端进行分片，Redis采用哈希槽（hash slot ）的方式在服务器端进行分片： Redis集群有16384个哈希槽，使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽 Redis分片的缺点 1、不支持涉及多建的操作，如mget，如果所操作的健都在同一个节点 ，就正常执行，否则会提示报错 2、分片的粒度是健，因此每个键对应的值不要太大 3、数据备份会比较麻烦，备份数据时你需要聚合多个实例和主机的持久化文件 4、扩容的处理比较麻烦 5、故障的恢复的处理会比较麻烦
1.2K80发布于 2018-02-09 - 来自专栏运维经验分享
mongodb移除分片删除分片上数据库和添加分片
mongodb移除分片删除分片上数据库和添加分片 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/liqi_q/article/details/79047361 首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况，需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如 testdb，删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 ? "draining" : true状态，该状态下不但该分片没用删除成功，而且还影响接下来删除其他分片操作，遇到该状态再执行一次removeshard即可，最好就是删除分片时一直重复执行删除命令，直到state 另外：在删除分片的时有可能整个过程出现无限"draining" : true状态，等多久还是这样，而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片，解决办法是：在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息
2.1K30发布于 2019-09-12 - 来自专栏运维经验分享
mongodb移除分片删除分片上数据库和添加分片
mongodb移除分片删除分片上数据库和添加分片 2018年01月12日 19:09:23 冰雪Love齐迹 阅读数 5369更多 分类专栏： mongodb学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 本文链接：https://blog.csdn.net/liqi_q/article/details/79047361 首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况，需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如 testdb，删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 ? "draining" : true状态，该状态下不但该分片没用删除成功，而且还影响接下来删除其他分片操作，遇到该状态再执行一次removeshard即可，最好就是删除分片时一直重复执行删除命令，直到state 另外：在删除分片的时有可能整个过程出现无限"draining" : true状态，等多久还是这样，而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片，解决办法是：在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息
1.6K50发布于 2019-09-12 - 来自专栏vue的实战
js分片
this.sharedSize=1*1024*1024;//分片大小 1MB //查询api该文件上传剩余所需片 let {fileSize}=await this. 是前端所要上传的文件 已经上传的文件大小== 需要上传的文件 return alert("该文件已全部上传"); //向上取整，计算出所需上传片数 （文件大小 - 已经上传的大小/ 分片的大小 this.completedCount;/// 已经上传的大小 let end=Math.min(this.file.size,start+this.sharedSize);/// 从数组中取一个数值,当是最后一个分片的数据 < 一个分片的 let length=end-start;/// 需要上传的文件大小。
1.4K10发布于 2020-05-25 - 来自专栏Java技术分享
集群分片
分片 分片（Patitioning）就是将数据拆分到多个Redis实例的过程，这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部分。 分片场景 常见的分片方式: 1、按照范围分片 2、哈希分片，例如一致性哈希 常见的分片的实现： ①客户端分片 ②通过代分片，比如：twemproxy ③查询路由：就是发送查询到一个随机实例，这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ，redis集群在客户端的帮助下，实现了查询路由的一种混合形式，请求不是直接从redis实例转发到另一个实例，而是客户端收到重定向到正确的节点 ④在服务端进行分片，Redis采用哈希槽（hash slot ）的方式在服务器端进行分片： Redis集群有16384个哈希槽，使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽 Redis分片的缺点 1、不支持涉及多建的操作，如mget，如果所操作的健都在同一个节点 ，就正常执行，否则会提示报错 2、分片的粒度是健，因此每个键对应的值不要太大 3、数据备份会比较麻烦，备份数据时你需要聚合多个实例和主机的持久化文件 4、扩容的处理比较麻烦 5、故障的恢复的处理会比较麻烦
1.5K90发布于 2018-01-12 Elasticsearch 分片分配
创建索引时，您为该Elasticsearch 索引设置主分片和副本分片计数。Elasticsearch 将您的数据和请求分布在这些分片之间，以及跨数据节点的分片上。 手动分片路由 - 当您手动路由分片时，ShardsAllocator还会移动其他分片以确保集群保持平衡。 节点资格可能因分片和节点上的当前分配而异。并非所有节点都有资格接受特定分片。例如，Elasticsearch 不会将副本分片放在与主分片相同的节点上。 每次创建索引时，都会取消分配其Elasticsearch 分片（主分片和副本分片）。当一个节点离开集群时，该节点上的分片就会丢失。 Elasticsearch 有一个固定的顺序选择未分配的分片进行分配。它首先选择主分片，为一个索引分配所有分片，然后再转移到下一个索引的主分片。
70400编辑于 2025-04-05- 来自专栏玩转JavaEE
初识MongoDB分片
有的小伙伴不理解分片和副本集的差异，一言以蔽之：副本集上每个备份节点存储的数据都是相同的，分片上存储的数据则是不同的。好了，本文我们就先来看看分片环境的搭建。 ，Mongos在启动时会去访问配置服务器，它将从配置服务器中获取数据的存储信息，Mongos我将启动在如下服务器上： 192.168.248.128:30000 最后需要三个分片实例，三个分片依然运行在三台服务器上 然后在三台服务器上分别执行如下命令启动分片： mongod -f /opt/mongodb/bin/mongodb.conf 添加分片 上面三个步骤完成之后，我们就进入到mongos的shell命令行了 version: { } shards: databases: shards表示分片服务器，目前还没有，databases表示分片的库，目前也还没有，接下来我们通过如下命令添加分片服务器： sh.addShard 接下来我们来设置集合的分片，首先执行如下命令表示给某个数据库分片： sh.enableSharding("sang") 对集合分片时，需要选择一个片键，片键实际上就是集合中的一个键，MongoDB将根据这个片键来拆分数据
1.2K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏Java技术分享
Shard 分片集群
简述 为何要分片 减少单机请求数，降低单机负载，提高总负载 减少单机的存储空间，提高总存空间。 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server 即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个 意思是当这个分片中插入的数据大于1M时开始进行数据转移 步骤四: 配置Sharding # 我们使用MongoDB Shell登录到mongos，添加Shard节点 . { "ok" : 1 } > db.runCommand({ shardcollection: "test.users", key: { id:1 }}) # 设置分片的集合名称。 开销,解决这种开销的方法,就是手动预先分片; 手动预先分片 以shop.user表为例 sh.shardCollection(‘shop.user’,{userid:1}); # user表用userid
2K50发布于 2018-01-12 - 来自专栏爱可生开源社区
分布式 | DBLE 分片算法之 hash 分片
hash 一个重要的特征是需要不同输入产生不同输出，但是在分片算法里，是需要多个值映射到一个分片节点上。 方便扩容 当分片填充满的时候，需要扩容使总数据量在总分片之间再次达到数据均匀分布状态，扩容需要用 hash 函数重新映射旧值到新的分片。 4. 取模 hash，举个最简单的例子就能明白：分片数设置为 2，要把数据均匀分布在这 2 个分片上，直接对分片 key 取模 2，这样模值为 0 的数据落在分片 1，模值为 2 的数据落在分片 2。 比如上面的 2 分片数据，如果增加到 3 分片，原来分片 1 上的数据只有 1/3 的数据可以保留不动，另外 2/3 的数据都需要挪到新的分片上，分片 2 也是如此。 如果真的使用了 hash 取模分片，为了后期在扩容时移动尽可能少的数据，dble 的建议是：取模的基数不能大于 2880，原因是：2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 15, 16,
97420发布于 2020-11-04 - 来自专栏小四的技术文章
ShardingSphere数据分片
前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离，使用读写分离能够减轻单库的读写操作，从而提升数据库的吞吐量，但是当数据库中表的数据量到达一定数量时，我们可能就会需要进行分片了， 分片又分为垂直分片和水平分片 ，就是根据它来进行分片，sharding-algorithms是分片算法，我们可以通过SPI来实现自己的分片算法，接口是StandardShardingAlgorithm， 如下我们使用的是INLINE serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource 分片算法 ShardingSphere的分片算法有多种，我们也可以自己实现一套分片算法，通过SPI，分片算法的顶层接口是ShardingAlgorithm，目前实现了多种算法。 BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm: 基于分片边界的范围分片算法 VolumeBasedRangeShardingAlgorithm: 基于分片容量的范围分片算法
1.4K21编辑于 2022-07-26 - 来自专栏Java技术分享
Shard 分片集群
简述 为何要分片 减少单机请求数，降低单机负载，提高总负载 减少单机的存储空间，提高总存空间。 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server 即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个 意思是当这个分片中插入的数据大于1M时开始进行数据转移 步骤四: 配置Sharding # 我们使用MongoDB Shell登录到mongos，添加Shard节点 . { "ok" : 1 } > db.runCommand({ shardcollection: "test.users", key: { id:1 }}) # 设置分片的集合名称。 开销,解决这种开销的方法,就是手动预先分片; 手动预先分片 以shop.user表为例 sh.shardCollection(‘shop.user’,{userid:1}); # user表用userid
95390发布于 2018-02-09
腾讯云开发者
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