* (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。
Output #0, mpegts, to 'crypto:output.mpegts': Metadata: major_brand : mp42 Input #0, mpegts, from 'crypto:output.mpegts': Duration: 00:03:18.77, start: 1.433367 不用key播放: 点击(此处)折叠或打开 liuqideMacBook-Pro:hls liuqi$ ffmpeg -i output.mpegts output.mpegts 确认文件是否存在: 点击(此处)折叠或打开 liuqideMacBook-Pro:hls liuqi$ ls output.mpegts output.mpegts liuqideMacBook-Pro:hls liuqi$ 到这里,使用ffmpeg为mpegts加密相关介绍完毕。
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。 在FFmpeg中,mux指复用,是multiplex的缩写,表示将多路流(视频、音频、字幕等)混入一路输出中(普通文件、流等)。 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。 本函数将按需在内部缓存packet,从而确保输出媒体中不同流的packet能按照dts增长的顺序正确交织。
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 group.rtmp2MpegtsRemuxer,稍后马上就会用到 推流,处理媒体数据阶段 在《Golang流媒体实战之五:lal推流服务源码阅读》一文中咱们已经看过,lal收到媒体数据后,具体的处理逻辑是 #FeedRtmpMessage -> rtmp2mpegts_filter_.go#Push -> rtmp2mpegts.go#onPop -> feedVideo (这段代码比较复杂,值得细看)
,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,
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。 操作工作流:Azkaban使用Web操作。Oozie支持Web,RestApi,Java API操作。 权限控制: Oozie基本无权限控制,Azkaban有较完善的权限控制,入用户对工作流读写执行操作。 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。
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
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。
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。
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? 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。 最后,特别感谢mpegts.js,谦谦大神的H5播放器,支持了HTTP-FLV和HTTP-TS的H.265能力,这是flv.js的延续的项目,我觉得大家都欠他一个Star哇。
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
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。
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。
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)。 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。 (注:这里的队列名称都是自己命名的) 1.2:把队列的裸流数据取出来,进行每一帧的解码操作 把视频裸流队列和音频裸流队列的数据取出来,并一帧一帧送到解码器进行视频解码和音频解码。
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。
Jsmpeg 官网:http://jsmpeg.com/ Github:https://github.com/phoboslab/jsmpeg 流服务器 安装NodeJS The Websocket Websocket port that we can connect to in the browser node websocket-relay.js supersecret 8081 8082 推流 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
文章目录 8-点击流数据分析项目-Hive分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、创建hive表 创建 原始数据表(clickstreamdata-pre): 创建点击流pageview hive的数据临时表 每天的pvs值 指定日期的pvs值 每天的page的pvs值 六、导入mysql数据库表 查看sqoop安装目录 创建Mysql数据库 使用sqoop导出到mysql 总结 8-点击流数据分析项目 -Hive分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化,如果已经格式化的就不要二次格式化了 hadoop namenode -format 启动Hadoop input-fields-terminated-by '\001' # 注意:需要修改为本机ip地址 备注:如果用lsn,需要打开mysql-workbench,导出的文件位于/home/ubuntu/dumps中 总结 本文完成了点击流分析项目的 hive导入,hive分析与hive导出等三个部分。
结合SRS与ffmpeg实现RTMP协议的推流功能,已在《Linux环境安装SRS实现视频推流》一文中详细介绍,这里单独讲解如何通过SRS与ffmpeg实现SRT协议的推流功能。 ffmpeg -re -stream_loop -1 -i "/usr/local/src/test/cctv5.ts" -c copy -f mpegts 'srt://127.0.0.1:10080 SRS对视频源文件的封装格式也有要求,不仅要求源文件为ts格式,还要求推流格式也为ts格式,所以ffmpeg命令中添加了“-f mpegts”表示转换成mpeg的ts流格式。 如果源文件不是ts格式,或者没转成mpegts格式,后续通过ffplay播放srt链接都会报下面的错误。 表示请求也就是用于拉流方。