与单向增量同步类似, 模拟Slave来获取增量数据。 同时UDTS对写下去的数据做标记,当有新的Binlog Event的时候, 会先检查是否有标记。 如果有标记则说明是循环数据,直接丢弃,如果没有标记则加上标记写到对端。
5G网络即将覆盖普及, 一对一直播源码的未来可以说会更具潜力,近些年来一对一直播行业的发展迅猛,更多的人开始通过一对一直播平台社交网络来寻找娱乐,打发茶余饭后的时间。今天我们一起来看下,一对一直播源码的开发密码是什么?
直播平台实际是感情归属的一种消费模式,直播视频平台融合了内容、社交、商业等多模式运营方式,短视频类是网络直播平台的另外一种产业升级体现,企业如果想要搭建一个以直播平台为导向的源码系统,那么应当如何理解合适的直播源码对于一个直播系统平台的所带来的影响有多大呢?
随着 IT 技术与大数据的不断发展,越来越多的企业开始意识到数据的价值,通过大数据分析,可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用,成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓,将多个数据源通过数据集成技术,汇集一起进行数据分析。由此,数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路,然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
直播系统源码的难点是提高首播时间、服务质量即Qos(Quality of Service,服务质量),如何在丢包率20%的情况下还能保障稳定、流畅的直播体验,直播系统源码需要考虑以下方案:
随着IT技术与大数据的不断发展,越来越多的企业开始意识到数据的价值,通过大数据分析,可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用,成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓,将多个数据源通过数据集成技术,汇集一起进行数据分析。由此,数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路,然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
最近对整体的DTS(数据传输系统)做了整体的开发设计,目前在做的是从数据库到大数据库侧的数据传输对接,先放出来一部分抛砖引玉。
有时候在群里或者朋友圈经常会看到一些大佬分享自己写的开源项目啥的,今天在朋友圈看到一个介绍开源Springboot的商城系统,于是乎打开体验的地址体验了一把,然后突发奇想,可以根据自己的想法,分享一些针对某些功能,自己会如何去进行测试,在没有拿到需求文档的前提下,我会去考虑哪些问题。希望能对初入软件测试行业以及正在转行或者自学软件测试的小白们有些许帮助。
随着得物 App 的用户流量增长,业务选择的数据库越来越多样化,异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展,我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发,分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验,并提供一些参考。
本文来自简书JIAAIR,点击阅读原文查看完整文章! 一、直播现状简介 1.技术实现层面 技术相对都比较成熟,设备也都支持硬编码。IOS还提供现成的 Video ToolBox框架,可以对摄像头和流媒体数据结构进行处理,但Video ToolBox框架只兼容8.0以上版本,8.0以下就需要用x264的库软编了。 github上有现成的开源实现,推流、美颜、水印、弹幕、点赞动画、滤镜、播放都有。技术其实不是很难,而且现在很多云厂商都提供SDK,七牛云、金山云、乐视云、腾讯云、百度云、斗鱼直播伴侣推流端,功能
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库(MySQL)实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活,可以参考末尾的文章。
关于面试题,可能没那么多时间来总结答案,有什么需要讨论的地方欢迎大家指教。主要记录一下准备过程,和面试的一些总结,希望能帮助到正在面试或者将要面试的同学吧。
多媒体技术涵盖的面广,涉及的平台很多,商业化产品也很多。 但是其最核心的技术大致是一样的, 基本框图如下:
当下,音视频、流媒体已经无处不在,直播已经火了几年,在后续的时间里面,人们聊天已经不仅仅满足与文字、而是更多的在于“类面对面”交流,能够实时感知对方的表情、动作。为此,有必要跟紧时代潮流,好好梳理梳理流媒体这门功课。
本文描述问题及解决方法基于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案:全增量无缝同步,快速构建实时数仓》一文中,我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务,将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问:DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能,那么这两者有何区别,实际使用时应如何选择?为此,本文将为您详细介绍相关内容。
在最初的时候,学习机器学习(ML)可能是令人生畏的。“梯度下降”、“隐狄利克雷分配模型”或“卷积层”等术语会吓到很多人。但是也有一些友好的方法可以进入这个领域,我认为从决策树开始是一个明智的决定。
注:av_read_frame()获取视频的一帧,不存在半帧说法。但可以获取音频的若干帧。
https://pgcopydb.readthedocs.io/en/latest/
教科书般的教程、课程中对视频文件结构的描述非常详细,此处不赘述,简单地说,视频文件也是一种文件,是文件,就是一堆二进制数的集合,而且是一个一维的二进制数的集合。因此,视频文件中的视频流、音频流,甚至可能包含的字幕流是如何存放的呢?
随着企业规模的扩大,对数据库可用性要求越来越高,更多企业采用两地三中心、异地多活的架构,以提高数据库的异常事件应对能力。 在数据库领域,我们常听的“两地三中心”、“异地多活”到底是什么呢? “两地三中心”就是生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心。这种模式下,两个地域的三个数据中心互联互通,当一个数据中心发生异常,其他数据中心可以正常运行并进行业务接管。 “异地多活”就是在多个地域建设多个数据中心, 业务数据能够在三个及以上的数据中心之间进行双向同步。异地多活架构具有更高的可用性,抗风险能力极强。 不
CART是一种DT算法,根据从属(或目标)变量是分类的还是数值的,生成二进制分类树或回归树。它以原始形式处理数据(不需要预处理),并且可以在同一DT的不同部分多次使用相同的变量,这可能会揭示变量集之间的复杂依赖关系。
DTS 作为数据交互引擎,以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性,为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合,为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务,一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库,迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中,帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步,并即时获得深度洞察。
站点经过一段时间的调试,已经基本可以上线了,但是由于在测试机器上进行了大量的数据测试,导致mysql数据库的大小超出了2m(一般phpmyadmin的默认导入大小上限),于是在迁移时就想起来通过DTS产品进行迁移。
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。
直播APP源码的视频的播放过程可以简单理解为一帧一帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程,就像在一个本子的每一页画上画,然后快速翻动的感觉。
这篇和ffmpeg进行截图类似,不过省略掉编码的过程,从网络上或者文件读取的数据为编码后的数据,直接进行写文件即可,本文以写MP4文件为例进行讲解。
https://actiontech.github.io/dtle-docs-cn/3/3.0_function_scenario_mapping.html
本文提供视频讲解,详细见地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Xr4y1c77T
Device Tree 是目前嵌入式 Linux 系统最常用的设备解耦工具, 所以要玩转嵌入式 Linux , 这个东西必须掌握.
MySQL to PG 的数据同步,可以通过canal 或者 bireme 来做,但是操作起来步骤都比较费事。
背景和价值 在实际业务中常常遇到需要从数据库中获取关键业务的数据变化信息,并将这些信息同步到下游业务进行订阅、获取和消费的场景。 如何快速搭建该实时处理链路,往往有一定的开发成本,同时由于业务要求,不同的下游也依赖不同处理逻辑,难以有一套通用的可复制方案。 目前,事件总线 EventBridge 已正式支持 DTS 数据订阅功能,腾讯云的 DTS 数据传输服务不仅解决上游数据库数据流出的问题,并且支持 MySQL、MariaDB、TDSQL 等多种关系型数据库数据订阅,方便用户搭建云数据库、完成异构系统之间
视频的播放过程可以简单理解为一帧一帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程,就像在一个本子的每一页画上画,然后快速翻动的感觉。
本来按照视屏来说,到上一章的打包运行就没有了,但是我百度翻了好一大波,找到了他的上一期中的其他剩余视屏
FFmpeg既是一款音视频编解码工具,同时也是一组音视频编解码开发套件,作为编解码开发套件,它为开发者提供了丰富的音视频处理的调用接口。 FFmpeg提供了多种媒体格式的封装和解封装,包括多种音视频编码、多种协议的流媒体、多种色彩格式转换、多种采样率转换、多种码率转换等;FFmpeg框架提供了多种丰富的插件模块,包含封装与解封装的插件、编码与解码的插件等。
视频传输原理 视频是由一幅幅帧图像和一组音频构成的,视频的播放过程可以简单理解为一帧帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程。但是在实际应用中,并不是每一帧都是完整的画面,因为如果每一帧画面都是完整的图片,那么一个视频的体积就会很大。这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高,所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩(编码)处理。 编码器将多张图像进行编码后生产成一段一段的 GOP ( Group of Pictures ) 如下图, 解码器在播放时则是读取一段一段的 GOP 进行解码后读取画面再渲染显示。GO
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL,CDB)。
转载请注明文章地址 http://wiki.100ask.org/Linux_devicetree
设备树是一种数据结构,它通过特有的语法格式描述片上片外的设备信息。由BootLoader传递给kernel,kernel进行解析后形成和驱动程序关联的dev结构供驱动代码使用。
我们需要编写设备树文件 (dts: device tree source) ,它需要编译为 dtb(device tree blob) 文件,内核使用的是 dtb 文件。
之前在Android集成FFmpeg。主要还是基于命令行的方式进行操作。刚刚好最近又在研究推流相关的东西。看了一些博文。和做了一些实践。 就希望通过本文记录袭来。 本文的大体结构如下
腾讯云提供了数据库迁移工具DTS, 使用DTS做数据库迁移时,DTS工具在迁移任务结束后,会做数据校验。
Dts:DTS即Device Tree Source,是一个文本形式的文件,用于描述硬件信息。一般都是固定信息,无法变更,无法overlay。
设备树源 (DTS,device tree source) 格式是设备树的文本表示形式。设备树编译器 (DTC) 可将这种格式处理为二进制设备树,这是 Linux 内核要求的形式。
HLS合成为一整个视频拓展篇 一文中讲述了HLS合成为一个MP4视频时出现了时间戳不连续导致的合成失败的问题.
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的磁盘空间是否接近 6T 上限。6T 的空间受到硬件方面的限制,无法再继续扩容。
注意: 不推荐把它用于其他数据比对场景, 因为它会转发经过它的全部指令到第二个数据源(也就是update insert delete也下发了,如果2个数据库有配置了数据复制,则可能造成复制链路的中断! (当然如果配的第二个数据源的账号权限是只读的,那么也可以用ticmp来验证一些查询结果的差异性比对,但是这个结果的准确性会受到复制链路的延迟的很大的影响,仅供参考而已)
同事在客户现场利用DTS工具,从A实例将数据迁移到B实例过程中,发现几乎稍大点的表在迁移完成后,目标端表空间大小差不多都是源端的3倍,也就是说表空间膨胀了2倍。
设备树(Device Tree),将这个词分开就是“设备”和“树”,描述设备树的文件叫做 DTS(DeviceTree Source),这个 DTS 文件采用树形结构描述板级设备,也就是开发板上的设备信息,比如CPU 数量、 内存基地址、IIC 接口上接了哪些设备、SPI 接口上接了哪些设备等等。
最近看到Dmall冯光普老师的关于TopSQL的分享,于是参考他的方案在生产做了个低配版的实现(冯老师的方案中需要较强的前端编码能力,我这里改用grafana代替)。
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