io模块提供了python用于处理各种类型I/O的主要工具,主要有三种类型的I/O:文本I/O,二进制I/O和原始I/O;这些都是通用类型,各种后备存储可使用其中的每一种类型,所以这些类型的具体对象称为文件对象。他通常的术语叫流和文件对象。每个具体流对象都具有各种功能:可以是只读,只写或读写。它可以允许任意的随机访问;向前或向后寻找任何位置或者只允许顺序访问如套接字或管道的情况下。所有的流都会检测提供给它的数据类型,如给二进制流str字符类型的write()的写方法将会引发一个TypeError异常。
该处理器使用JsonPath表达式指定需要的数组元素,将JSON数组分割为多个单独的流文件。每个生成的流文件都由指定数组的一个元素组成,并传输到关系“split”,原始文件传输到关系“original”。如果没有找到指定的JsonPath,或者没有对数组元素求值,则将原始文件路由到“failure”,不会生成任何文件。
前面 FFmpeg 系列的文章中,已经实现了音视频的播放、录制已经添加滤镜等功能,本文将用 FFmpeg 实现流媒体的边播放边录制功能。
各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系, 为了很好地组织起这样的复杂执行计划, 需要一个工作流调度系统来调度执行;
AAC(Advanced Audio Coding)是一种现代的音频编码技术,用于数字音频的传输和存储领域。AAC是MPEG-2和MPEG-4标准中的一部分,可提供更高质量的音频数据,并且相比于MP3等旧有音频格式,AAC需要更少的比特率。
| | | | | input | demuxer | encoded data | decoder | file | ———> | packets | —–+ |__| |____| | v ____ | | | decoded | | frames | |__| ___ ______ | | | | | | | output | <——– | encoded data | <—-+ | file | muxer | packets | encoder |__| |______| ffmpeg的调用了libavformat库(含分流器)来读取输入文件并获得含有从他们编码的数据包。 当有多个输入文件,ffmpeg试图保持同步通过在任何活动的输入流跟踪最低的时间戳。 编码的数据包然后被传递到解码器(除非复制音频流被选择用于流,见进一步的说明)。解码器产生的未 压缩帧(原始视频/PCM音频/…),它可以进一步通过过滤进行处理(见下一节)。过滤后,这些帧被传递到 编码器,其编码它们并输出编码的数据包。最后这些被传递到复用器,并写入编码数据包到输出文件。
Azkaban 是由 Linkedin 公司推出的一个批量工作流任务调度器,主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程,它的配置是通过简单的 key:value 对的方式,通过配置中的 Dependencies 来设置依赖关系。Azkaban 使用 job 配置文件建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的 web 用户界面维护和跟踪你的工作流。
● 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序、hive脚本等 ● 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 ● 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行;
在Provenance存储库中存储每个FlowFile的历史记录。此历史记录用于提供每个数据的数据沿袭(也称为产销监管链)。每次为FlowFile发生事件(创建,分叉,克隆,修改FlowFile等)时,都会创建一个新的Provenance事件。这个出处事件是流文件的快照,因为它看起来就是在那个时间点存在的流。创建Provenance事件后,它将复制所有FlowFile的属性和指向FlowFile内容的指针,并将其与FlowFile的状态(例如其与其他出处事件的关系)聚合到Provenance存储库里。该快照将不会更改,直到过期。根据“nifi.properties”文件中的指定,Provenance存储库将在完成后的一段时间内保留所有这些来源事件。
该处理器根据配置将二进制编码的Avro数据文件分割成更小的文件。输出策略决定split后的文件是Avro数据文件,还是只保留Avro记录(在FlowFile属性中包含元数据信息 )。输出总是二进制编码的。
本文介绍了Java IO流的基本概念,使用方法,以及使用的注意事项等。帮助你更好地理解和使用Java的IO流。
近期在处理视频编码的过程中,我遇到了一个错误:“Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -92233720368547”。这个错误消息可能会让人感到困惑,因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。
1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成:shell脚本程序,java程序,mapreduce程序、hive脚本等 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行;
我记得之前在多媒体文件格式剖析:M3U8篇中讲解了什么是流式视频,什么不是流式视频?其实有一个更简单更明确的解释,能够用于直播的格式是流式视频格式,反之则不是。
Java 8 中的 IntStream、LongStream 和 DoubleStream 分别表示原始 int 流、 原始 long 流 和 原始 double 流。
使用Java Stream API进行集合操作是Java 8引入的一种便捷且功能强大的方式。它提供了一种流式处理的方法,可以轻松地对集合中的元素进行筛选、排序、聚合等操作。 然而,为了确保在实际应用中获得更好的性能,其中一些技巧和注意事项需要被考虑,这些内容将在下面详细介绍。
术语“输入”和“输出”有时候会有一点让人疑惑。一个应用程序的输入往往是另外一个应用程序的输出 那么OutputStream流到底是一个输出到目的地的流呢,还是一个产生输出的流?InputStream流到底会不会输出它的数据给读取数据的程序呢?就我个人而言,在第一天学习Java IO的时候我就感觉到了一丝疑惑。 为了消除这个疑惑,我试着给输入和输出起一些不一样的别名,让它们从概念上与数据的来源和数据的流向相联系。
I帧:I帧(Intra-coded picture, 帧内编码帧,常称为关键帧)包含一幅完整的图像信息,属于帧内编码图像,不含运动矢量,在解码时不需要参考其他帧图像。因此在I帧图像处可以切换频道,而不会导致图像丢失或无法解码。I帧图像用于阻止误差的累积和扩散。在闭合式GOP中,每个GOP的第一个帧一定是I帧,且当前GOP的数据不会参考前后GOP的数据。
理解编写程序开发的功能文档是一件容易的事,毕竟市场上有用那么多的优秀的程序可以借鉴。但是想要把一些直播程序功能实现的的门槛很高。用代码实现功能是一个十分困难的任务。一套优秀的程序,需要极强的使用上便利性,还有优秀的UI交互逻辑,完善的功能和便于理解操作逻辑;简洁优美的界面设计......
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
本博客将重点关注光流,这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。
错用并行流而产生错误的首要原因,就是使用的算法改变了某些共享状态。下面是另一种实现对前n个自然数求和的方法,但这会改变一个共享累加器:
例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示:
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加工是用于处理数据流的,所以要补充加工名,可以把该加工涉及到的数据流,在说明中标识出来,再在数据流名称所在的句子中,找“动词+名词”的结构,分析是否可作为加工。 “动词+名词”如:生成报告、发出通知、批改作业、记录分数,当然这只是普遍情况,也有例外,如物流跟踪、用户管理。
mergecap为wireshark下的配套命令,是wireshark安装时附带的可选工具之一,mergecap用于合并多个包文件。
软编(解)的时候CPU负载重,性能比硬编(解)低,但是通用性更好;硬编(解)性能高但是兼容性问题比较突出,特别是在Android平台,碎片化严重,MediaCodec的坑也是不少
在 Apache Flink 1.5.0 中引入了广播状态(Broadcast State)。本文将描述什么是广播状态模式,广播状态与其他的 Operator State 有什么区别,最后说明一下在 Flink 中使用该功能时需要考虑的一些重要注意事项。
网络安全是当今互联网时代中不可忽视的问题,随着网络技术的不断发展,网络攻击手段也变得越来越复杂和隐蔽,因此网络安全工作者需要具备一定的技术能力和工具使用能力,其中WireShark是一款广泛使用的网络协议分析工具,可以帮助用户深入了解网络数据包的传输过程,从而提高网络安全防护的能力。本文将介绍WireShark的对象导出功能,帮助读者更好地利用这一功能进行网络数据包分析和安全防护工作
RTP全名是Real-time Transport Protocol(实时传输协议)。它是IETF提出的一个标准,对应的RFC文档为RFC3550。RFC3550不仅定义了RTP,而且定义了配套的相关协议RTCP(Real-time Transport Control Protocol,即实时传输控制协议)。RTP用来为IP网上的语音、图像、传真等多种需要实时传输的多媒体数据提供端到端的实时传输服务。RTP为Internet上端到端的实时传输提供时间信息和流同步,但并不保证服务质量,服务质量由RTCP来提供。
该处理器使用Hive流将流文件数据发送到Apache Hive表。传入的流文件需要是Avro格式,表必须存在于Hive中。有关Hive表的需求(格式、分区等),请参阅Hive文档。分区值是根据处理器中指定的分区列的名称,然后从Avro记录中提取的。注意:如果为这个处理器配置了多个并发任务,那么一个线程在任何时候只能写入一个表。写入同一表的其他任务将等待当前任务完成对表的写入。
文件上传是Web应用程序中常见的功能之一,用户可以通过网页将文件从本地计算机上传到服务器。在处理大文件或多用户并发上传的情况下,为了提高性能和用户体验,常常使用多线程来实现文件上传功能。本文将详细介绍如何使用Java多线程实现文件上传,包括上传原理、多线程实现、代码示例等内容。
之前我们已经分享过很多关于音视频处理的文章。其中最绕不开的就是ffmpg工具,这个命令行工具构建了当今大小智能设备音频,视频,图片等多媒体文件处理的方方面面。
复用(mux),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)。
现在,大多数已工作的前端工作者的学习方式,要么直接到 Stackoverflow 上搜代码,要么直接看看相关博文。这样是快,但是零零碎碎只是一个一个孤立的知识点而已。有可能一下午都忘记了,唯一可能记住的收藏一下那个文章,然后就彻底躺尸了。那有没有啥更好的办法能解决呢? 当然有,第一,有时间,第二,有人指导,第三,找对资料。 这其实和看书是一样的,一本书,最有价值的地方不在它的内容或者作者,而在于它的 目录,是否真正的打动你。如果只是出现一些模糊而没有落地技术的目录的书籍,还是别再上面浪费时间了。 所以,本文
我是来自网易云信的张根宁,今天我将会站在用户的角度来跟大家探讨播放器的相关优化,也会详细阐述网易云信团队在播放器方面都做了哪些努力。
这篇文章你将学会的知识点有 1、进阶的wireshark的流量分析、解码、追踪流、导出文件 2、利用hackbar进行base64、URL编码转换 3、利用winhex还原流量中的文件 4、常见的图像
前端开发中不可避免会接触到事件冒泡,今天简单记录一下处理事件冒泡的一点经验,谈不上心得,聊当抛砖引玉。 不谈移动端,以PC浏览器的click事件为例。 事件冒泡机制最初是由微软提出的,而事件捕捉机制是由NetScape提出的,这两种机制是完全不同的事件流处理机制,平常较多地被认为是事件冒泡的两种方式,其实是不严谨的。 冒泡事件流 简单来讲,以click为例,冒泡事件流就是从被点击的节点一层层的向上冒泡,直到<body>节点,这也是被大多数人熟知的方式,在此便不再赘述。 IE浏览器通过attachEvent(
在网页设计和开发中,布局是至关重要的一部分。为了创造吸引人的网页,开发人员需要深入了解各种布局技巧。CSS(层叠样式表)是控制网页布局的主要工具之一,而其中的定位属性为开发人员提供了强大的控制能力。在本文中,我们将深入研究CSS定位,以及如何利用它来创建现代、响应式的网页布局。
压缩,一共有两种,一种是有损压缩(lossy compression),一种是无损压缩(lossless compression)。有损压缩是指把编码后的比特流重新正确还原后跟原始文件存在差异,这个差异就是“损失”;而无损压缩指的是把编码后的比特流正确还原后能得到完整的原始文件,恢复文件与原始文件中不存在差异/损失。无损压缩一般应用在重要文件传输,例如医疗资料,军事文件,这类文件不允许任何传输或者存储错误,复原后的文件必须保证100%的正确还原。而我们日常生活中一般都是有损压缩,比如网上观看的视频,收听的音乐等都是有损压缩的。
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
当然,也可以使用JDK7的新特性try-with-resource来处理,它是Java7提供的一个新功能,它用于自动资源管理。
“Bitmap,表示位图,由像素点构成。Bitmap的承载容器是jpg、png等格式的文件,是对bitmap的压缩。当jpg、png等文件需要展示在手机上的控件时,就会解析成Bitmap并绘制到view上。通常处理图片时要避免过多的内存使用,毕竟移动设备的内存有限。”
快过年啦,估计很多朋友已在摸鱼的路上。而我为了兄弟们年后的追逐,却在苦苦寻觅、规划,导致文章更新晚了些,各位猿粉谅解。
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直播行业如火如荼的加速前进,一对一直播系统开发开发紧跟着脚步加速前进,你知道一对一直播系统开发开发应当具备哪些条件吗?
耽误了很久,一直想写音视频开发的教程,一方面,音视频的发展正在向各个行业扩展,从教育的远程授课,交通的人脸识别,医疗的远程就医等,音视频方向已经占据一个相当重要的位置,而音视频真正入门的文章又少之甚少,一个刚毕业小白可能很难切入理解,因为音视频中涉及大量理论知识,而代码的书写需要结合这些理论,所以搞懂音视频,编解码等理论知识至关重要。另一方面,公司的业务也在逐渐向音视频靠拢,我需要先将积累的知识点重新梳理后分享给其他同学。
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