，负责任务(task)的指派和分发、资源的分配 (2)Supervisor是集群的从节点，负责执行任务的具体部分，启动和停止自己管理的Worker进程, (3) Worker运行具体组件的逻辑(Spout.../Bolt)的进程 常用命令 启动dev-zookeeper storm dev-zookeeper #daemon启动内置的dev-zookeeper storm dev-zookeeper >/dev...上传jar到storm storm jar 是命令关键字， topologyDemo.jar是我们的程序打成的jar包，com.baxiang.topologyTest是我们程序的入口主类，topologyDemo...是拓扑的名称。...Streams 消息流，抽象概念，没有边界的tuple构成 Spouts 消息流的源头，Topology的消息生产者 Bolts 消息处理单元，可以做过滤、聚合、查询、写数据库的操作 Tuple
小程序与实时视频流的结合一、引言随着移动互联网的不断发展，视频流媒体应用逐渐成为主流，尤其是实时视频流（如直播、视频通话等）在社交、教育、电商等领域的广泛应用。...本文将从技术实现、应用场景和具体案例等方面分析小程序与实时视频流的结合。二、实时视频流的技术背景实时视频流 是指通过网络传输实时生成的视频内容，可以是用户的实时视频、屏幕共享、直播流等。...对于小程序而言，选择合适的实时视频流协议和技术方案，能够在保证性能的前提下，为用户提供流畅的实时视频体验。三、小程序与实时视频流的结合 视频直播 视频直播是小程序与实时视频流结合最常见的应用场景之一。...四、小程序与实时视频流结合的挑战尽管小程序与实时视频流的结合带来了许多创新应用，但也面临着一些技术挑战： 网络延迟与视频质量 实时视频流对网络延迟要求较高，如果网络质量不佳，可能导致视频卡顿、画面模糊等问题...用户隐私与数据安全 实时视频流涉及用户的隐私信息，开发者需要确保视频流的加密传输，并遵守相关的数据保护法规。视频流的内容也可能涉及版权问题，因此需要有相应的授权和监控机制。
开始学习前建议大家认真阅读下文： 随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做法是：选用批处理的技术处理全量数据，采用流式计算处理实时增量数据。...在绝大多数的业务场景之下，用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。 因此，用户通常需要写两套代码。...这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持，这就是阿里选择Flink的背景和初衷。 随着互联网不断发展，数据量不断的增加，大数据也是快速的发展起来了。...目前经过10多年的发展大数据技术也在不断的更新和进步中，大数据计算引擎经历了几个过程，从一代的Hadoop Mapreduce、二代的基于有向无环图的TeZ，OOZIE等，到三代的基于内存计算的Spark...本课程将基于真实的电商分析系统构建，通过Flink实现真正的实时分析，该系统会从无到有一步一步带大家实现，让大家在实操中快速掌握Flink技术。
无论是视频流分析、实时视频处理还是视频流转码，都需要强大的工具来实现。Python Vidgear 库就是这样一个工具，它为开发人员提供了丰富的功能，用于处理实时视频流。...Python Vidgear 是一个用于处理实时视频流的 Python 库，它提供了丰富的功能和易于使用的 API，使开发人员能够轻松地进行视频流捕获、处理和分析。...Vidgear 的主要功能 Python Vidgear 库具有许多强大的功能： 实时视频流捕获：可以从摄像头、网络摄像头、视频文件或者 URL 中捕获实时视频流。...下面将介绍几个常见的应用场景，并提供相应的示例代码。 1 实时视频流监控 在安防领域，实时视频流监控是一项常见的任务。...无论是实时视频流监控、实时视频流分析还是其他视频处理应用，Vidgear 都能够满足开发人员的需求，并提供丰富的功能和易于使用的 API。
我司内部有个基于jstorm的实时流编程框架，文档里有提到实时Topn，但是还没有实现。。。。这是一个挺常见挺重要的功能，但仔细想想实现起来确实有难度。...实时流的TopN其实离大家很近，比如下图百度和微博的实时热搜榜，还有各种资讯类的实时热点，他们具体实现方式不清楚，甚至有可能是半小时离线跑出来的。...离线情况下可以这么简单的解决了，但在实时流数据下，你每个时刻都会有新数据流进来，当前时刻你拿到数据里的topn在下一时刻就不一定对了。 ...一个时间窗口的TopN结果必须是建立在该时间窗口的全量数据上的才能保证100%的正确性，然而在实时流情况下，由于各种不确定性的因素，你很难在一个时间窗口内拿到上个时间窗口的数据。...在实时流TopN中我们也可以用最小堆做性能优化，topo图如下。 ?
Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。...Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架（2.0和2.1是实验版本，从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后，Spark Streaming...批流代码不统一 尽管批流本是两套系统，但是这两套系统统一起来确实很有必要，我们有时候确实需要将我们的流处理逻辑运行到批数据上面。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎，使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式（DataFrame&SQL）。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。...Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?
总结一下，由于所使用的是基于批处理的方式，Hadoop无法解决实时问题。...我们需要使用一些实时的流数据机制（一切都在内存中完成，遵循动态数据原则）。 实时处理的典型流程如下图： ?...不过想要使用这种方法，需要先解决下面这些问题： 数据流：数据需要在数据管道（Data Pipeline）中以流数据的形式发送。...编程语言不可知论：是否会是独立的编程？ 有一些类似Apache Storm之类的实时数据流机制能够帮助我们解决这些问题。现在我们试着回答上面的问题，看使用Apache Storm能否得出答案。...希望本文有助于澄清：利用Apache Storm之类的工具处理大数据问题时，在实时流数据中的使用问题。
连接此socket获取输入数据 val text = env.socketTextStream("node21", port, '\n') //需要加上这一行隐式转换 否则在调用flatmap方法的时候会报错...org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.util.Collector; /** * Desc: 使用flink对指定窗口内的数据进行实时统计...StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //连接socket获取输入的数据...类型的数据 //针对相同的word数据进行分组 .keyBy("word") //指定计算数据的窗口大小和滑动窗口大小....sum("count"); //把数据打印到控制台,使用一个并行度 windowCount.print().setParallelism(1); //注意：因为flink是懒加载的，
df.to_msgpack()) time.sleep(10) In [2]: q1 = quotation_engine.all df = pd.DataFrame(q1).T 定义数据流¶...c8f2c3fae6ae'); {"model_id": "8629bab4ae2a42fe908a3fe8b82354c0", "version_major": 2, "version_minor": 0} 定义流算法...)] def getmydf(df): df = df.query('ask1_volume>100') df.now = df.now.astype(float) #随便写的，...bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化
现在，网上基于spark的代码基本上都是Scala，很多书上也都是基于Scala，没办法，谁叫spark是Scala写出来的了，但是我现在还没系统的学习Scala，所以只能用java写spark程序了，...spark支持java，而且Scala也基于JVM,不说了，直接上代码 这是官网上给出的例子，大数据学习中经典案例单词计数 在linux下一个终端 输入 $ nc -lk 9999 然后运行下面的代码...computation jssc.awaitTermination(); // Wait for the computation to terminate } } 然后再刚刚的终端输入...并且hdfs上也可以看到通过计算生成的实时文件 第二个案例是，不是通过socketTextStream套接字，而是直接通过hdfs上的某个文件目录来作为输入数据源 package com.tg.spark.stream...，只要它有文件生成，就会马上读取到它里面的内容，你可以先运行程序，然后手动添加一个文件到刚刚的目录，就可以看到输出结果了 码字不易，转载请指明出处http://blog.csdn.net/tanggao1314
所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。...在这种数据流模型中，单独的数据单元可能是相关的元组（Tuple），如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。...但是，这些数据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时流计算。...此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。...实时计算处理流程 互联网上海量数据（一般为日志流）的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?
本文来自RIST Forum at IBC2019的一篇演讲。演讲的主题是用于高端实时媒体工作流的RIST以及它如何在高端工作流中发挥作用。...演讲者首先对比了高端媒体和低端媒体的工作流，当我们查看不同媒体的工作流时，本质上是内容值的联系，比如想要的质量，生产预算和基础设施预算。...对于高端的工作流，内容很有价值，有很高的质量要求，因此有很高的生产预算和高的基础设施预算，可以负担对基础设施的要求。 最终的目标是在任何类型的基础设施上提供无损的传输。...可以有一个普通的延迟和更高的带宽或者基础带宽和更低的延时。 演讲者给出了用于高端工作流的RIST应用。对于最后一公里扩展的情况，不要使用较差的质量连接。...当云计算成为现实，云资源只是生产链中的一种资源，与云的网络连接也是标准网络的一部分。我们可以从任何一家大型云服务提供商那里购买专门的商业服务。 接着讨论了往返时间的概念。
本次演讲主要讲述对于视频提供者，如何在为用户提供视频的同时，获得观众的一些合法数据，并且使用这些数据对视频的效果进行分析。...Robert首先对视频交付的全过程进行了简单的介绍，然后特别指出，收益方想要获得包括观众的人数，观众的地理位置，以及观众观看时的视频质量等在内的信息，这就是收益方的主要需求，而这些信息可以通过一定的方式采集...从采集信息到利用信息的全过程是通过以下的四个步骤而进行的： 采集数据，数据包括用户的ID，session ID, 视频的播放状态，视频播放环境，比特率等信息。...随后，Robert介绍了包括AWstats，snowplay，Elastic Stack在内的几个开源的分析项目，并为每一个项目均进行了实际的演示。每个项目都有完善的教程，便于开发者掌握。...视频的第一部分介绍了视频交付的过程和信息采集： 视频的第二部分介绍了实际的例子：
然而，感知与定位任务密切相关，机器人能否构建其环境的精细地图也是其中关键，因此，本文提出了一种新的实时LiDAR里程计方法，称为CT-ICP，并提供了一个具备闭环的完整SLAM系统。...配准过程基于单帧点云到地图的匹配，使用稀疏体素结构化的密集点云作为地图以实时运行。同时，利用高程图进行快速的闭环检测，并通过图优化来优化姿态，从而实现纯LiDAR的完整SLAM。...文章的主要贡献是提出了： * 基于扫描内部姿态连续性和扫描之间姿态不连续性的新型灵活的LiDAR里程计。 * 基于稀疏体素结构的稠密点云局部地图，以实现实时处理速度。...总结 本文提出了一种新的实时里程计方法，超越了现有技术在七个具有不同特点的数据集上的表现，从驾驶到高频运动场景都适用，我们方法的核心是连续的扫描匹配CT-ICP，它在优化过程中弹性地扭曲新的扫描以补偿采集过程中的运动...资源 自动驾驶及定位相关分享 【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法 自动驾驶中基于光流的运动物体检测 基于语义分割的相机外参标定 综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍
除了Flash其实还可以选择的有很多，MPEG-DASH就貌似不错。 按相互独立,完全穷尽的原则分类 直播方案可以分为: 插件方案和非插件方案。...有WebRTC/MPEG-DASH和HLS等。...MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) MPEG-DASH 是基于HTTP的自适应串流方案中的国际标准。...WebRTC(Web Real-Time Communication) WebRTC是网页即时通信的缩写，是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的API。...允许JavaScript生成流促进各种用例的自适应流媒体和时间改变生活流。
优势：RTSP提供了实时控制功能，允许用户通过发送控制指令（如播放、暂停、快进、快退等）来操作视频流，增强了视频监控的灵活性和实用性。 2....会议系统 应用场景：在视频会议系统中，RTSP可以用于实现音频和视频的实时传输。通过RTSP，多方参与者可以将各自的音视频流组合成一个统一的流，并发送给其他参与者，实现实时通信和协作。...视频会议 应用场景：在视频会议中，RTP被用于将来自不同位置的多个音视频流混合在一起，并实时传输给所有参与者。它确保了音视频数据的同步性和实时性，使得远程会议如同面对面交流一般。...电视广播 电视直播：MPEG-DASH支持电视直播场景，能够实时传输高质量的音视频流，为观众提供清晰的观看体验。...低延迟传输：通过优化传输策略和编码技术，MPEG-DASH可以实现低延迟的视频传输，满足VR和AR应用对实时性的要求。
MPEG-DASH Easy Tech #014# MPEG-DASH是最流行的视频流协议之一，它广泛用于点播和直播，将媒体传输给各种终端设备，包括手机、平板、智能电视、游戏机等。...除此之外，应该有一种机制来促进这种自适应的动态下载。 为了解决这些问题并为ABR视频流制定行业规范，2009年，MPEG组织为基于HTTP的视频流标准发布了CFP。...根据缓冲大小和可用带宽，视频播放器请求该电影某个码率组合的视频切片。 通过不断感知带宽条件和缓冲水平，播放器自适应地传输内容，以提供良好的用户体验。 如何创建MPEG-DASH视频流?...如果你拥有一个单一的视频或者同一视频的几个码率-分辨率组合（rendition），你就可以创建与MPEG-DASH兼容的视频流。这个过程被称为打包，由专业的软件打包器完成。...MPEG-DASH兼容播放器包括： DASH.js 带有MPEG-插件的VideoJS 或带有native DASH 播放的VideoJS7 Bitmovin THEOPlayer CastLabs JWPlayer
在大数据学习中，实战演练是必不可少的，下面就以实战项目技术构架体系中实时流处理kafka为例做一个详细讲解。流处理就是介于请求应答和批处理之间的一种新型计算模型或者编程模型。...为什么当我们说到流处理的时候，很多人都在说 Kafka。...举个简单的例子，利用消息消费者来实时消费数据，每当得到新的消费数据时，可做一些计算的结果，再通过数据发布者发布到 Kafka 上，或者将它存储到第三方存储系统中。DIY 的流处理需要成本。...以上这些都说明，利用 DIY 做流处理任务、或者做流处理业务的应用都不是非常简单的一件事情。第二个选项是进行开源、闭源的流处理平台。比如，spark。...关于流处理平台的一个公有认知的表示是，如果你想进行流处理操作，首先拿出一个集群，且该集群包含所有必需内容，比如，如果你要用 spark，那么必须用 spark 的 runtime。
我的应用场景是：使用shell执行python文件，并且通过调用的返回值获取python的标准输出流。...shell程序如下： cmd='python '$1' '$2' '$3' '$5' '$4 RESULT=eval $cmd echo $RESULT 之前我的写的python程序如下： # coding...shell不能实时的获取python的print流，也就是说不是获取第一条print语句之后，休眠了30秒之后才获取最后一条print语句。...所有的print流在shell中都是一次性获取的，这种情况对于执行时间比较短的程序脚本没什么影响，但是当python程序需要执行很长时间，而需要通过print流追踪程序，就影响比较大。...' 调用sys.stdout.flush()强制其“缓冲，这意味着它会写的一切在缓冲区到终端，即使通常会在这样做之前等待。
ffmpeg通过 -i 选项读取任意数量的输入“文件”（可以是常规音视频文件，网络流，抓取设备等，并写入任意数量的输出“文件”。...原则上，每个输入/输出“文件”都可以包含任意数量的不同类型的视频流（视频/音频/字幕/附件/数据）。 流的数量和/或类型是由容器格式来限制。...要引用选项中的输入文件，您必须使用它们的索引（从 0 开始）。 例如。 第一个输入文件是 0，第二个输入文件是 1，等等。类似地，文件内的流被它们的索引引用。...例如 2：3 是指第三个输入文件中的第四个流。...rtmp://server/live/streamName视频流保存为dump.flv文件 实时推流命令 ffmpeg -framerate 15 -f avfoundation -i “1” -s 1280x720
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