流分区器,在流进行转换后,flink通过分区器精确控制数据的流向,下图是flink提供的所有的所有的分区器 ?
* (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。 (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。
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。 -1/MPEG-2/MPEG-4/H.264 MPEG-1 Layers I,II,III/AAC IPTV,数字电视 Flash Video(.flv) Adobe公司 支持 Sorenson/VP6/ 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 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。 6.
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,初始阶段 首先看推流处理,关于rtmp推流的源码,其实已在 《Golang流媒体实战之五:lal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 #FeedRtmpMessage -> rtmp2mpegts_filter_.go#Push -> rtmp2mpegts.go#onPop -> feedVideo (这段代码比较复杂,值得细看) m.getFragmentId() filename := PathStrategy.GetTsFileName(m.streamName, id, int(Clock.Now().UnixNano()/1e6)
,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,
通过一个工作流引擎,ZStack的每一个步骤,包裹在独立的工作流中,可以在出错的时候回滚。此外,通过在配置文件中组装工作流的方式,关键的执行路径可以被配置,这使得架构的耦合度进一步降低。 工作流引擎 工作流是一种方法,把一些繁琐的方法调用分解为一个个专注于一件事情的、细粒度的步骤,它由序列或状态机驱动,最终完成一个完整的任务。 配置好回滚处理程序后,当错误或未处理的异常在某一步骤发生时,一个工作流可以中止执行并回滚所有之前的执行步骤。 以创建虚拟机为例,主要工作流程看起来像: 顺序工作流,来源于链式设计模式(Chain Pattern),有着可以预见的执行顺序,这是ZStack工作流的基础。 通常当要创建的工作流是琐碎的、流程不可复用的时候,使用这种方法。
oozie基本架构 是一个工作流调度系统 工作流的调度是DAG(有向无环图)-Directed Acyclical Graphs Coordinator job可以通过时间和数据集的可用性触发 集成了Hadoop 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。 <switch> 6. 操作工作流:Azkaban使用Web操作。Oozie支持Web,RestApi,Java API操作。 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。 _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。 销毁流意味着关闭流对应的底层资源,不再提供数据服务。 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。 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。 另外要注意:仅使用margin属性布局绝对定位元素的情况 此情况,margin-bottom 和margin-right的值不再对文档流中的元素产生影响,因为该元素已经脱离了文档流。
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是不支持HEVC over RTMP/HTTP-FLV,当然一般用FFmpeg的朋友都是有自己改代码的能力,下面是一些相关的Patch: • 施维(runner365),支持FFmpeg 4/5/6版本的 H5播放器目前mpegts.js支持,hls.js和dash.js还没有支持。 在某些场景下,HEVC的应用完全成熟了,具体就需要各位开发者自己评估了。
大家可以根据自己需要使用这两个工具进行推流或接收,下面就以传输协议UDP、RTP为基础,介绍几种最常见的推流场景下两个工具的用法。 1. 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 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
2.png rtmp流拉取 这里使用VLC播放器,下载VLC 开始播放,点击[媒体]->[流]->[网络] 输入刚刚推流的地址。然后选在下方的播放。 ? 6.png 编译安装nginx cd nginx-1.12.1 . 7.png live就是我们推流和拉流的名字。然后重启nginx。 一般都是按时间戳读取文件, 格式: h264: 表示输出的是h264的视频裸流 mp4: 表示输出的是mp4的视频 mpegts: 表示ts视频流 命令行加入-re,表示按时间戳读取文件 示例 H264 ffmpeg -re -i 1.ts -c copy -f mpegts udp://192.168.0.106:1234```
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。 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
spring源码分析6 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ
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。 Internal Request Array)这个信息,我们在Ecu Config中设置了三个Global PDU,即PDU_CanIf_CanNm(8bytes),PDU_EIRA_CanNm_PduR(6bytes ),PDU_EIRA_PduR_Com(6bytes)。 再向上是CanNm,8个字节去掉了Node ID和CBV,变成了6个字节。检查CBV中PNI bit的值,若为1则向上层传递User Data。
2021年6月,SRS进入 木兰开源社区[2] 孵化,感谢导师阿里云陈绪、周明辉教授、腾讯单致豪,感谢木兰社区杨丽蕴主任的大力支持。 #2799[6] • Apple M1,支持Apple M1芯片,新的MacPro编译和调试。#2747[7] • RISCV架构支持,修改ST汇编支持RISCV CPU架构。 srs-unity[14] • 支持WHIP协议,推流和拉流,#2324[15] • 支持HTTP API、HTTP Stream、HTTP Server、WebRTC TCP端口复用。 #2532: https://github.com/ossrs/srs/issues/2532 [5] #2852: https://github.com/ossrs/srs/issues/2852 [6] [27] mpegts.js: https://github.com/xqq/mpegts.js [28] v6.0.1: https://github.com/ossrs/srs/commit/7e02d972ea74faad9f4f96ae881d5ece0b89f33b
要理解 hooks 的执行过程,首先想要大家对 hooks 相关的数据结构有所了解,便于后面大家顺畅地阅读代码。