* (3)H.264码流分析程序。可以分离并解析NALU。 * (4)AAC码流分析程序。可以分离并解析ADTS帧。 * (5)FLV封装格式分析程序。 可以将FLV中的MP3音频码流分离出来。 * (6)UDP-RTP协议分析程序。可以将分析UDP/RTP/MPEG-TS数据包。 ffmpeg -re -i sintel.ts -f mpegts udp://127.0.0.1:8880 下面的命令可以推流首先经过RTP封装,然后经过UDP封装的MPEG-TS。 ffmpeg -re -i sintel.ts -f rtp_mpegts udp://127.0.0.1:8880 推流之后,本文的程序会通过Socket接收到UDP包并且解析其中的数据。 (3)H.264码流分析程序。可以分离并解析NALU。 (4)AAC码流分析程序。可以分离并解析ADTS帧。 (5)FLV封装格式分析程序。可以将FLV中的MP3音频码流分离出来。
概述 1.1 封装格式简介 封装格式(container format)可以看作是编码流(音频流、视频流等)数据的一层外壳,将编码后的数据存储于此封装格式的文件之内。 MP3 (MPEG audio layer 3) E mpeg2video raw MPEG-2 video DE mpegts MPEG-TS (MPEG-2 Transport Stream) 1.2.2 h264/aac裸流封装格式 h264裸流封装格式和aac裸流封装格式在后面的解复用和复用例程中会用到,这里先讨论一下。 h264本来是编码格式,当作封装格式时表示的是H.264裸流格式,所谓裸流就是不含封装信息也流,也就是没穿衣服的流。aac等封装格式类似。 实验3:为输出文件指定错误的扩展名但显式指定封装格式 通过-f mpegts选项显式指定封装格式为mpegts: ffmpeg -i tnhaoxc.flv -map 0 -c copy -f mpegts
在《体验开源项目lal》一文中,咱们先是用rtmp协议推流,然后就行了拉流操作,尽管只用rtmp推流,然而拉流的时候却可以使用多种协议:rtmp、flv、hls,这就有意思了,想必lal在处理推流数据时有特殊处理吧 ,所以才能用各种协议来拉流 为了弄明白其中原因,本篇咱们就来阅读hls相关源码,看看rtmp推流时为hls做了什么,以及hls拉流时lal的详细逻辑 关于hls和m3u8的细节,就在本篇展开了,这个仅给出一些关键信息作为参考 推流服务源码阅读》有详细分析,所以这里就不从头说起了,只挑出hls有关代码来看 处理推流时,publish命令由server_session.go#doPublish方法负责处理,调用栈如下 server_session.go = "m3u8" && filetype ! ,简单来说,就是一路RTMP的推流会在处理每个音视频消息的时候,实时生成m3u8文件,以及多个TS文件,这样每当hls拉流请求到达时,就可以根据指定的文件名返回已经生成的内容了 简单清晰的逻辑,满满的知识点
,录制节点负责录制flv文件,源站作为媒体源,接受外部拉流(源站->拉流->VLC这个链路已在前文《Golang流媒体实战之二:回源》详细说明) 如果把FFmpeg换成主播,VLC换成观众,是不是有直播内味了 /lal_record/flv/", "enable_mpegts": false, "mpegts_out_path": ". /lal_record/flv/", "enable_mpegts": false, "mpegts_out_path": ". /lal_record/mpegts" }, 将修改后的配置存盘,执行以下命令启动 . /sample.mp4 \ -c copy \ -f flv \ 'rtmp://127.0.0.1:1935/live/test110' 推流成功后,先用VLC直接从源站拉流试试,如下图,能正常播放,
事件机制的3个阶段 Event有一个属性:eventPhase,可以为以下3个值: 捕获阶段 (EventPhase.CAPTURING_PHASE)。
Coordinator: 协调器,可以理解为工作流的协调器,可以将多个工作流协调成一个工作流来进行处理。 Bundle: 捆,束。将一堆的coordinator进行汇总处理。 <start to=“check-xxx-succ-flag"/> 3. 4. <action name=“do-xxx" retry-max="<em>3</em>" retry-interval="10"> 20. <java> 21. uri:oozie:workflow:0.5" name="no-op-wf"> <start to="end"/> <end name="end"/> </workflow-app> 3. 出现失败的情况:Azkaban会丢失所有的工作流,但是Oozie可以在继续失败的工作流运行。
我们通过源码去了解一下可读流实现的一些逻辑。因为实现的代码比较多,逻辑也比较绕,本文只分析一些主要的逻辑,有兴趣的可以参考文档或者自行深入看源码了解细节。 nodejs只是抽象了流的逻辑,具体的操作(比如可读流就是读取数据)是由用户自己实现的,因为读取操作是业务相关的。下面我们分析一下可读流的操作。 如果数据还没有达到阈值,则触发可读流从底层资源中获取数据。 3销毁流 function destroy(err, cb) { // 设置已销毁标记 if (this. _destroy = function(err, cb) { this.push(null); cb(err); }; 刚才分析push函数时已经看到this.push(null)表示流结束了。 总结:本文就分析到这里,流的实现代码不算很难,但是非常绕,有兴趣的可以详细看源码,最后分享很久之前画的一个图(链接https://www.processon.com/view/link/5cc7e9e5e4b09eb4ac2e0688
脱离文档流,也就是将元素从普通的布局排版中拿走,其他盒子在定位的时候,会当做脱离文档流的元素不存在而进行定位。 只有绝对定位absolute和浮动float才会脱离文档流。 这个原因是因为第一个大盒子里的子元素使用了浮动,脱离了文档流,导致.container没有被撑开。box3认为.container没有高度(未被撑开),因此跑上去了。 分别分析一下position的几个值 (1)static 默认值,无定位,不能当作绝对定位的参照物,并且设置标签对象的left、top等值是不起作用的的。 (2)relative 相对定位。 相对定位是相对于该元素在文档流中的原始位置,即以自己原始位置为参照物。有趣的是,即使设定了元素的相对定位以及偏移值,元素还占有着原来的位置,即占据文档流空间。 元素原先在正常文档流中所占的空间会关闭,就好像该元素原来不存在一样。元素定位后生成一个块级框,而不论原来它在正常流中生成何种类型的框。
使用UDP发送TS流 FFmpeg的推流命令: ffmpeg -re -i d:\videos\1080P.264 -vcodec copy -f mpegts udp://127.0.0.1:1234 ffplay的接收命令: ffplay -protocol_whitelist "file,udp,rtp" -i udp://127.0.0.1:1234 3. 使用RTP发送TS流 很多人以为这种情况跟上面差不多,使用如下的推流命令(错误): ffmpeg -re -i d:\videos\1080P.264 -vcodec copy -f mpegts rtp 实际上,正确的命令是: ffmpeg -re -i d:\videos\1080P.264 -vcodec copy -f rtp_mpegts rtp://127.0.0.1:1234 ffplay接收的命令 RTP PayloadType不是96而是33) 还有一个问题:早期的ffmpeg版本是不支持rtp_mpegts输出协议的,你可以使用命令ffmpeg -formats查看ffmpeg是否支持这种输出协议
第三部分,浏览器H5播放流,MSE支持,但也需要上层播放器库支持: • 原生支持:使用Chrome播放HTTP-TS流,需要硬解支持,SRS使用mpegts.js。 • 原生支持:使用Chrome播放HTTP-FLV流,需要硬解支持,SRS使用mpegts.js。 • 配置支持:使用Safari拉WebRTC流,需要手动点下菜单栏开启。 -vcodec libx265 \ -pes_payload_size 0 -f mpegts 'srt://127.0.0.1:10080? ffplay或VLC播放HLS: • http://localhost:8080/live/livestream.flv • http://localhost:8080/live/livestream.m3u8 3. 几乎浏览器都支持MSE,除了iOS。注意HEVC MSE是依赖硬件解码的。 4. H5播放器目前mpegts.js支持,hls.js和dash.js还没有支持。
debug-connection 数组用于保存这些客户端的地址信息 */ ngx_array_t debug_connection; #endif } ngx_event_conf_t; 3. tp->msec << 16) + ngx_pid; #if (NGX_STAT_STUB) ngx_stat_accepted = (ngx_atomic_t *) (shared + 3 { wev[i].closed = 1; } i = cycle->connection_n; next = NULL; /* 按照序号,将上述 3
3-5 读写内存流 u本节学习目标: n了解读写内存流MemoryStream的特点 n学习如何建立内存流MemoryStream n了解读写缓存流BufferedStream n学习如何建立缓存流BufferedStream 正如除磁盘外还存在着多种存储器,除文件流之外也存在多种流,例如:网络流、内存流、缓存流等。类Stream及其派生类组成流的家族。如图3-12所示: ? 图3-12 流家族类关系图 所有流的类都是从类Stream派生出来的。类Stream是所有流的抽象基类,所以它不能被实例化为对象,只能通过变量引用派生类的对象。 3-5-1 读写内存流 ——MemoryStream类 类MemoryStream创建这样的流,该流以内存而不是磁盘或网络连接作为支持存储区。 图3-14 MemoryStream类案例运行效果图 3-5-3 读写缓存流 ——BufferedStream类 类BufferedStream就是给另一流上的读写操作添加一个缓冲区。
在简单分析了B站、腾讯视频后,发现都是采取在上架视频时,由后台生成专门用来帧预览的组合sprite图,然后前端拉取后再计算进度进行展示。 由于目前的我们后台云点播录制没有生成帧预览图功能。 \ --enable-decoder=h264 \ --disable-asm \ --disable-debug \ 分析ffmpeg提取帧流程 视频文件数据到帧的图像数据, 这里我3需要解复用ts文件的格式、即mpegts。 libswscale:图像伸缩和像素格式转化。 libavutil:工具函数。 它还定义了Emscripten如何处理程序流中的错误。可以将值设置为ASSERTIONS=2,以便运行额外的测试。 、找视频流的解码器、复制上下文并打开编解码器。
流是对数据生产,消费的一种抽象,今天先分析一下流基类的实现 const EE = require('events'); const util = require('util'); // 流的基类 function pause方法,那就暂停可读流的读取操作,等待目的流触发drain事件 if (false === dest.write(chunk) && source.pause) { (); } } // 监听drain事件,目的流可以消费数据了就会触发该事件 dest.on('drain', ondrain); 这是管道化时流控实现的地方,主要是利用了write 流关闭/结束处理 // 目的流不是标准输出或标准错误,并且end不等于false if (!dest._isStdio && (!options || options.end ! 这就是流基类的所有逻辑。
将SQL推广到流处理和流分析用例提出了一系列挑战:我们必须解决表达无限流和记录的及时性的问题。 3) 这如何影响数据工程团队的范围? 我们认为,今天编写的大多数流查询都可以通过FlinkSQL表示,以提供有根据的猜测,我们希望它能达到今天遇到的流查询的80%左右,这很适合通过此SQL实现API。 数据分析人员通常是特定领域知识的专家,他们倾向于使用标准MPP或OLAP系统中存储的这些流的快照,例如通过Apache Impala查询存储在Kudu中的数据。 这从本质上引入了寻找以流的方式对其进行洞察和生产化。分析师在证实其假设之后,必须与几个数据工程师确保数周甚至数月的项目资金投入,以细致地重新实现已经用另一种语言(通常是SQL)制定的业务逻辑。 FlinkSQL使分析人员可以直接与流进行交互,并单击按钮即可部署流作业。
Cloudera流分析(CSA)提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案,可以扩展到较大的吞吐量和状态。 除Flink之外,CSA还包括SQL Stream Builder,可使用对数据流的SQL查询来提供数据分析经验。 Cloudera流分析的主要功能 SQL流生成器 SQL Stream Builder是一个作业管理界面,用于在流上编写和执行Streaming SQL,以及为结果创建持久的数据API。 流媒体平台 对于流分析,CSA可以集成到一个完整的流平台中,该平台由Cloudera Runtime堆栈中的Apache Kafka、Schema Registry、Streams Messaging Flink是一个分布式处理引擎和一个可伸缩的数据分析框架。您可以使用Flink大规模处理数据流,并通过流式应用程序提供有关已处理数据的实时分析见解。
一、前言 自适应流切换属于多路流切换的方式中的一种,ExoPlayer作为MediaCodec使用的集大成者,不仅具备通过MergingMediaSource实现不同流的组合切换,同样也具备基于MGEG-DASH 三、自适应流切换分析 3.1 原理图 在不同网速时自动切换为兼容当前bitrate的媒体流,匹配条件一般在自适应流的清单文件中就已经提前设定了,保证当前网络的bitrate大于清单协议中媒体流的最低bandWidth ExoPlayer中支持DASH、HLS、Smoothing-Stream协议,我们这里以HLS和DASH协议进行流程分析,毕竟目前使用Smoothing-Stream也就微软自己为主。 com.google.android.exoplayer2.trackselection.AdaptiveTrackSelection.Factory#createTrackSelections要做必要的分析 return evaluation; } 3.2.6 完成切换 通过上述必要的逻辑,就能实现分片的切换,当然,每个部分代码量实在太多包括,资源加载部分也是一个核心环节,这里就不在继续分析了
常见的复合流有flv封装复合流、mpegts封装复合流(这两种具体的区别,在后面会说到)。 比方说RTMP用的是FLV格式,SRT/RTSP用的是mpegts复合流格式)。 三.什么是音视频解码: 音视频解码,顾名思义就是把已经压缩过后的音视频(视频:H264/H265,音频:AAC、MP3)数据还原成原始数据(视频原始数据:YUV,音频原始数据:PCM)的过程。 所谓解封装处理就相当于把flv、mpegts等复合流分割成视频裸流(H264/H265视频流)和音频裸流(AAC音频流)。 并把每个裸流分别存放到不同的队列,视频裸流存放到VideoPacket Queue,音频裸流存放到Audio Queue。
安装FFMpeg 推流时使用 sudo apt install ffmpeg 第2个Terminal中推流 ffmpeg -stream_loop -1 -i /data/video.mp4 -f mpegts \ -codec:v mpeg1video -r 24 -bf 0 \ -codec:a mp2 -ar 44100 -ac 1 -b:a 128k \ http://49.233.81.68 :8081/supersecret 推送桌面流 ffmpeg -f gdigrab -i desktop -framerate 30 -f mpegts -codec:v mpeg1video -s 640x480 服务器 当然安装Nginx和Apache都行 npm -g install http-server 第3个Terminal中启动Web服务器 cd /data/jsmpeg http-server 访问播流地址 http://49.233.81.68:8080/view-stream.html
从站获取PNC信息的数据流 AUTOSAR_EXP_LayeredSoftwareArchitecture(V4.2.2)p159 我们看下数据流的流向。 到了PduR,我们配置了一条Path,把PDU送往Com(注意这里是Trigger发送),ComSignal我们假定主机厂要求只取前3个字节,后面3个字节被舍弃。