有时候，我们想看下竞品友商机器上，使用到camera的app 申请的分辨率情况。...android里面比较强大的dumsys就派上用场了。...我们可以通过dumpsys media.camera 命令，能获取到当前使用相机的情况，在保存的文件里面，过滤搜索 Stream configuration，就能找到我们想要的信息。...从图片内容我们可以看到，当前占用相机的app,一共申请了2路流，分别是 0x22 1280 *720 和 0x21 1280 *720。...这样我们就很清楚了，这个app是申请了一路预览流 + 一路拍照流，分辨率都是1280 * 720。
EasyDSS提供视频转码、视频处理、视频检索与回看等，对于EasyDSS此类视频云平台来说，拥有庞大的流媒体分发网络、强大的转码系统、海量分布式存储服务、功能完善的全平台 SDK 包都显得十分重要。...EasyDSS的视频处理包括推流端的预处理，服务端转码处理，播放器端的后处理几个部分，其中值得注意的是直播流和点播流的处理是不同的，主要区别就是视频源产生的方式不同。...此外，在直播流视频播放时，网络往往会对视频质量产生重要影响，因此在直播时，要在保证视频质量的情况对视频进行码率压缩，而点播由于码率已经确定且可以自由控制，则无需过多考虑这一层关系。...然而不管是直播还是点播，都存在一个端到端的数据传输链路问题。...EasyDSS在这个问题的处理上也有自身的方式，对于点播来说，可以对同一个视频源部署多条流，即不同分辨率和码率的视频源，这样用户在观看的时候可以切换选择；对于直播来说，视频云也提供实时转码功能，可以转码出多条不同分辨率和码率的直播流
从概念上讲，流的每个新增记录都被解释为对结果表的Insert操作。最终，可以理解为是在从一个INSERT-only changelog流上构建一个表。...下图显示了click事件流（左侧）如何转换为表（右侧）。随着更多点击流记录的插入，生成的表不断增长。 ? 注意：stream转化的表内部并没有被物化。...第一个查询是一个简单的GROUP-BY COUNT聚合查询。主要是对clicks表按照user分组，然后统计url得到访问次数。下图展示了clicks表在数据增加期间查询是如何执行的。 ?...假设当查询启动的事以后，clicks表为空。当第一行数据插入clicks表的时候，查询开始计算产生结果表。当[Mary, ./home]插入的时候，查询会在结果表上产生一行[Mary, 1]。...第二个查询仅仅是在上个查询的基础上增加了一个1小时的滚动窗口。下图展示了整个流水过程。 ? 这个就类似批处理了，每个小时产生一次计算结果然后更新结果表。
TSINGSEE青犀视频的所有视频平台在设计时均考虑到用户的多样化需求，所以在视频能力上，我们的平台均表现得十分灵活，比如在视频直播上，考虑到对服务器性能、网络带宽压力等因素，EasyNVR平台在拉流配置上包含按需和非按需拉流模式...按需拉流是指根据需求去拉流，有客户端请求拉流时，服务器再去找前端设备进行拉流处理，根据需要随时调用，节省带宽压力、提高带宽的利用率。...非按需模式则是一直拉流，当然，此模式对服务器产生的网络压力也较大，但是可以做到视频秒开。...有用户在使用EasyNVR平台时反馈，现场绑定域名后，用RTMP流地址播放时，按需播放的RTMP流地址如下，视频也播放正常：非按需播放的RTMP流地址如下，返回的地址却是127.0.0.1，不是固定的域名...EasyNVR视频边缘计算网关平台基于基于RTSP/Onvif协议的视频接入、处理及分发平台，可以分发出RTSP、RTMP、WS-FLV、HTTP-FLV、HLS 、WebRTC等格式的视频流，还可以提供
我们常见的视频流接入协议包括RTSP协议、RTMP协议、GB28181协议三种，针对这三种协议，TSINGSEE青犀视频研发了不同的视频解决方案，其中EasyDSS是支持推流协议RTMP接入的平台，它与其他平台不同的点在于...当然我们的EasyDSS也可以根据项目需要进行定制，有不少项目就已经使用上了定制版本的EasyDSS。在某个定制本版中，EasyDSS会出现重复推流，显示直播状态混乱的情况。...image.png 本文我们就讲一下这个问题在项目中如何处理，大家可以根据本文的方法自行尝试一下。...接着在推流的地方加一个判断进行防护，因为该用户的版本是直接使用内核推的flv流，所以在推流前查询内核中是否已经有流在推，如果有流在推就不再次进行推送。...image.png 然后看一下直播状态混乱的问题，在虚拟直播页面显示的直播状态在多个状态频繁的切换： image.png 查找代码发现程序里修改状态的地方很乱，于是优化了修改状态的逻辑，并写了一个公共修改状态的函数
流是Node.js中的一个基本概念，它能够实现高效的数据处理，特别是在处理大量信息或实时处理数据时。...可读流以小块方式从文件中读取数据。 我们将事件处理程序附加到可读流上以处理不同的事件。当数据块可供读取时，会触发 data 事件。当可读流完成从文件中读取所有数据时，会触发 end 事件。...使用Node.js流 为了更好地掌握Node.js Streams的实际应用，让我们考虑一个例子，使用流来读取数据并在转换和压缩后将其写入另一个文件。...使用Node.js流的最佳实践 在使用Node.js Streams时，遵循最佳实践以确保最佳性能和可维护的代码非常重要。 错误处理：在读取、写入或转换过程中，流可能会遇到错误。...实施流量控制机制：当可写流无法跟上从可读流读取数据的速度时，当可读流完成读取时，缓冲区中可能会有大量数据剩余。在某些情况下，这甚至可能超过可用内存的数量。这被称为背压。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Flink是如何处理一个流数据计算任务的，整个流程如图所示，分为以下几个步骤： （1）Flink先将用户编写的应用程序转换为逻辑图（Logical...Graph），逻辑图的节点代表算子，边代表算子要计算的输入/输出数据流。...（3）Flink会将逻辑图转换为真正可执行的物理图（Physical Graph），物理图的节点是任务（Task），边依然表示输入/输出的数据流。任务是指封装了一个或多个算子的并行执行的实例。...本书首先介绍什么是分布式系统、分布式系统带来的挑战，以及如何对分布式系统进行建模，这部分内容偏向概念性介绍。...此外，本书分析了常见的分布式事务，并讨论了分布式系统中的时间问题，整理了一些实际发生的编程陷阱。最后结合一些对工业界产生重大影响的论文或开源系统，学习前人在设计大型分布式系统时的思路、取舍和创新。
基于批处理的流计算（不包括微批处理） 批处理在处理无穷数据集时，往往会使用下面的方法： 固定的时间窗口：重复性地把输入数据按固定时间窗口分片，然后再把每个片当作一个独立有穷数据源进行处理，也就是批处理的思路...缺点在于如何处理数据完整性的问题，确保数据在延迟的情况也能得到正确的解决。 会话的概念：把无穷的数据集切分为一个个的会话，会话被定义为活动（如某个特定用户）的时间周期，以一段时间的不活跃来判定结束。...真正的流计算（包括微批处理） Dataflow模型认为无穷的数据集天生具有无序和时间偏移的特性，并根据情况给出四类方法解决这个问题： 时间不可知（Time-agnostic）： 当处理的场景与时间本质上无关时...按事件时间做时间窗口分片：把事件按照发生时的时间分进有限的块内，一般地理解就是会话，虽然一个用户的事件到达系统的时间不一致，但是依然会划分到一个窗口进行处理。...这个的缺点在于依赖于缓存，并且确定一个窗口是否已经收集到所需的数据会是一个大问题。 未完待续
触发器有以下的类型： Watermark的进度（如：事件时间的值）：当watermark线到达窗口终点时触发输出。...但是会产生一个问题，何时关闭窗口，当late data迟迟没有到来的时候。...How: accumulation 最后一个问题，late data的处理结果应该如何影响之前的处理结果呢？...累计并更正（Accumulating&retracting）:与累计模式类似，但是当产生新的窗格（pane）时，它会再单独产生一个被更正/回撤的值。...结论 上面便就是Dataflow模型对于流系统的解决方案，用五个概念回答了流系统为了保证正确性结果提出的四个问题，在工程上给出准确性、延迟和代价的如何进行权衡。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文整理自通达OA技术交流群（QQ群号：378591362）群友交流内容。...一位朋友的工作流设计和运行突然出现故障，显示的数据部分都不正常，如下图： 经过重启所有服务（包括缓存服务）现象依旧。...清理了cache下workflow里面的文件，没用 后经查找，是前一天把cache下的workflow文件夹清掉了，缓存服务不会自动重建。 重新手动建立文件夹后恢复正常。
前几天我们接到某个项目团队的反馈，在 EasyNVR 的客户现场中，突然出现无法播放摄像头的情况。经检查后发现是底层 nginx 分发软件崩溃消失了。...造成底层nginx崩溃的原因有很多，我们在网络中可以搜集到的原因就有内存不足导致的崩溃、高负载导致的崩溃、穿透导致的崩溃等，但是在本问题中，我们还需进一步检查崩溃原因。 ?...从日志中我们可以发现，在相同的时间，用户修改了录像、端口等信息，nginx 进行 reload 后，原先 10554 端口为 rtsp 端口，重新绑定会出现问题。...重启 nginx 的参考代码如下： // 如果需要重启 nginx if restartNginx { err := dss.Stop() if err !...return } } } 之前我们还介绍过 EasyNVR 开启多 nginx 来进行分流的方法，大家可以参考：EasyNVR搭建多nginx实现分流方法介绍。
任何视频传输的现场，网络都是影响其稳定的首要因素。EasyNVR在进行视频传输时，也可能会由于网络问题，导致拉取摄像头视频流失败的情况。...有的项目现场会因为网络不稳定出现拉流超时的情况，我们需要对该种情况进行优化。 部分超时信息的日志： 在某个项目中，针对这种现象，我们对摄像头进行先禁用再启用的操作，随后则可以在初始化后拉到视频流。...经过分析EasyNVR的机制，我们了解到在现版本的流处理的回调逻辑中，并没有对拉流超时信号做特殊处理。因此如果网络不佳，频繁超时后台也不会做任何处理，设备会一直处于掉线状态。...为了优化该问题，我们的研发团队在EasyNVR的处理逻辑中增加一个超时次数判断，如果该摄像头多次拉流超时，则重新初始化这个摄像头的拉流配置即可。...EasyNVR支持提供一套可供各种平台、开发语言进行二次开发的HTTP接口，这样可以更加方便地与用户的业务系统相结合，实现更加丰富的管理功能。
任何视频传输的现场，网络都是影响其稳定的首要因素。EasyNVR在进行视频传输时，也可能会由于网络问题，导致拉取摄像头视频流失败的情况。...有的项目现场会因为网络不稳定出现拉流超时的情况，我们需要对该种情况进行优化。 部分超时信息的日志： ?...在某个项目中，针对这种现象，我们对摄像头进行先禁用再启用的操作，随后则可以在初始化后拉到视频流。 经过分析EasyNVR的机制，我们了解到在现版本的流处理的回调逻辑中，并没有对拉流超时信号做特殊处理。...因此如果网络不佳，频繁超时后台也不会做任何处理，设备会一直处于掉线状态。 ?...为了优化该问题，我们的研发团队在EasyNVR的处理逻辑中增加一个超时次数判断，如果该摄像头多次拉流超时，则重新初始化这个摄像头的拉流配置即可。 ?
在我们进行EasyDSS某个项目的定制版本开发时，项目要求能够在EasyDSS内生成一个完整的多路合成视频文件和复合的播放地址。...起初的执行逻辑是根据需求直接将符合要求的ts文件按照时间和通道顺序写入提供播放的m3u8文件中。...同样的m3u8文件的生成规则也有直接将符合条件的ts文件信息写入改成了，由ffmpeg重新对符合条件的文件进行编辑生成新的ts文件和m3u8文件。...Ts转MP4 Ffmpeg命令参数： Ts转m3u8 Ffmpeg命令参数： EasyDSS能够获得众多开发者的青睐，主要优势包括以下几点： 1、接收RTMP直播流，并且转成HLS、FLV、RTMP...等协议流进行第三方调用及播放； 2、EasyDSS内设立了虚拟直播的功能，可以将其他视频流转成直播流，并分享给第三方系统； 3、支持自行上传视频文件，并通过点播的方式播放； 4、平台内设角色管理、用户管理
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说用node.js写一个简单的视频流服务器，支持点播「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!...用node.js写一个简单的服务器，只使用了20行左右的代码，支持根据视频名字点播，视频文件和node.js文件放在同一目录下； 服务器代码如下： var express = require('express...server.address().port; console.log("应用实例，访问地址为 http://%s:%s", host, port); }); 只听到从架构师办公室传来架构君的声音
在TSINGSEE青犀视频研究pion的示例中，只有视频流，因此拉流肯定也会只拉到视频流，而不会有音频流。那如何添加音频流，并在浏览器播放出来？本文研究一下实现方法。...由于pion示例没有音频流，因此要使用webrtc pion将音频流添加进去，需要修改的地方是webrtc pion的go服务，将音频流添加进去。我们先从Go服务端到浏览器端进行一次逻辑流程的分析。...一、Go服务的修改 1、pion添加的视频流如下： image.png 所以需要在此处在添加个音频流。...2、pion接收的视频流，并添加个变量保存： image.png 此处需再添加个变量把音频轨道保存。 3、拉流添加轨道： image.png 以上go端的修改就完成了，下面进行浏览器端的修改。...二、浏览器端的修改 1、向WebRTC Go服务推流，需要修改参数： image.png 2、拉取WebRTC的流，需要添加音频： image.png 至此两个端的分析就已完毕，目前就可以大致知道对两个端如何修改了
EasyDSS作为支持RTMP协议的视频直播点播平台，在视频播放及推流上的资源占用要比EasyNVR等平台要高得多，因此对于EasyDSS平台，除了平台本身的运行情况以外，我们最常关注的就是实际项目中EasyDSS...对于数量过多的接入设备，每一路分开设置推流也是不现实的，因此我们可以选择批量推流，EasyDSS如何进行并发批量的推流测试，本文就和大家说明下。...1.首先在Linux系统下载srs-bench，通过srs-bench工具进行的性能测试范围较广，包含负载测试、压力测试等，负载测试可以确定在满足性能指标情况下，系统能承受的最大负载，压力测试可以确定在什么负载条件下系统性能处于失效状态...，获得系统能提供的最大的服务级别。...2.如下图下载编译安装完成的srs-bench 3.随后运行EasyDSS进入到web页面 4.找到匿名直播，我们在srs的服务器运行下列命令来进行批量推流直播 sb_rtmp_publish -i
开章明义，当遇到反爬机制时，想要做到把数据爬下来，无非四个方法： 加代理 降速度 破解接口 多注册几个账户 好多文章为了显示自己高大上，吹些什么高并发呀，分布式，机器学习破解验证码的幺蛾子，都是扯淡。...拿到抓取任务时的思路 言归正传，我们开始说当拿到一个站点需要爬取时该如何处理。 数据量较小的爬取 首先开始 easy 模式。如果你要抓的网站结构比较简单，而你要的数据也比较少。...如果你要的数据稍微多一点时，这时候点开一个页面然后复制数据出来可能就比较复杂了。...另一种情况是接口是需要参数验证的，这时候又分两种处理方式： 如果只是爬一下数据，直接上浏览器，爬完了事儿。 如果嫌浏览器资源占用太多，那么往往就会需要破解接口，这种情况下需要一定的 JS 逆向能力。...这个我也写过一篇具体文章讲如何伪造。 当然这时候也可能遇到情况比较简单的特殊情况，那就是对方的某个更新接口是固定的，而且加密参数里面没有时间戳，那么直接重复请求这个接口就行了。
前言 大家好，我是 Vic，今天给大家带来详细讲解Java中的异常处理情况与I/O流的介绍以及类集合框架的概述，希望你们喜欢 JAVA 异常 try...catch...finally结构的使用方法 class...try/catch的执行过程 如果出现异常，系统则会抛出一个异常，进行捕捉（catch操作），或在最后（finally）来进行处理。...异常分类 异常分类：可查异常，运行时异常和错误 说说IO //第一种：输入流输出流 //第二种：字节流字符流 //第三种：节点流处理流 //FileInputStream class Test{ public...it.hasNext(); 还有没有下一个元素，如果这个游标后面有元素就返回true，否则,false; it.next(); 返回游标所指位置的下一个元素，取出，用hasNext()看有没有，next...Hero h = heros.get(i); System.out.println(h); } } } 总结 本文讲了详细讲解Java中的异常处理情况与
本文提供了PowerBI处理非结构化数据的新思路，单张表构建多维度的复杂报告； 本文提供的方法配合流数据集可以实现无限刷新、实时更新的复杂报告； 甲方爸爸的要求 有这么一个场景： 甲方提供了一个带数据的...面对这么无理合情合理的要求，我们先拖个表看看情况吧： 嗨，连看也不用看，肯定不对，不能这么直接来筛选。...谁是甲方爸爸 正如昨天的文章中说的： 从Power Automate到Power BI实时流数据集：翻山越岭的问题解决 在流数据集中我们是没有办法对数据进行任何的修改，不允许新建表、新建列、修改数据格式...流数据集的优点非常强，在仪表板中能够实时显示数据，完全自动化刷新，可以解决大量的对于时间序列敏感的数据。...不要忘了，这一切都是基于流数据集来实现。回想一下， 流数据集的优点： 实时更新！ 自动刷新！
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