（2）用户会有分数流水，每个月要做一次分数统计，对不同分数等级的会员做不同业务处理；
音视频领域早期采用模拟化技术，目前已发展为数字化技术。数字化的主要好处有：可靠性高、能够消除传输及存储损耗，便于计算机处理及网络传输等。数字化后，音视频处理就进入了计算机技术领域，音视频处理本质上就是对计算机数据的处理。
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。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
凡是和流媒体和音视频打交道，时间戳基本是一个必须深刻理解的概念。你会在各种各样的传输协议和封装格式中看到这个东西，而且表现形式还不一样。其次这个概念会涉及到音视频播放的同步问题，也会影响音视频播放的控制问题。前者说的是音画同步，后者说的是类似快进，随机点播放等。如果要理解好这个概念，需要掌握下面几个名词的含义。
本文描述问题及解决方法基于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。
注：参考自bilibili系列视频，从0开始做播放器-第6章-图像编码的基础概念（理论课）https://www.bilibili.com/video/BV1PK41157jz
PAR - pixel aspect ratio(像素宽高比)大多数情况为1:1,就是一个正方形像素，否则为长方形像素
项目过程中使用的是Amlogic A113x芯片， 配置emmc dts 时候，有些参数解释比较模糊，这里着重解释下
今年疫情带来的挑战很明显，远程办公和在线教育用户暴涨，从1月29到2月6日，日均扩容1.5w台主机。业务7×24小时不间断服务，远程办公和在线教育要求不能停服，停服一分钟都会影响成百上千万人的学习和工作，所以这一块业务对于我们的要求非常高。
导语| 远程办公期间，在线会议用户需求激增，腾讯会议8天完成100万核云服务器扩展，Redis集群仅在半小时以内就高效完成了数十倍规模的扩容，单集群的扩容流程后台处理时间不超过30分钟。在这背后，腾讯云Redis是如何做到的呢？本文是伍旭飞老师在「云加社区沙龙online」的分享整理，详细阐述了腾讯云Redis无损扩容的实践和挑战。
通过上面的测试可以看出网络延迟较大时，对数据的写入及每秒执行的事务数都有较大影响；如果需要做性能测试及数据同步，尽量将压测工具或同步工具部署在同一个机房，避免网络延迟较大，对测试结果有影响。
Tech 导读 本文主要介绍基于shardingproxy对大数据的迁移实践过程。通过本文读者可以对数据迁移全流程有一定了解，其中重点记录了shardingproxy全流程的搭建，对想要了解和即将要做数据迁移的读者们有一定的帮助意义。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑，或者是业务模型考虑，往往难以估量长期的业务变化发展，尤其是数据库的扩容，项目的设计成员往往会单纯得以为，等到数据量膨胀以后，直接扩容数据库的规格，通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看，这样的思想几乎是行业的“主流思想”，这也无可厚非，从业务角度，底层做得越透明，往往是越成功的。但从数据库的角度来看，单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候，使用了8C 16G的RDS规格，以支撑1w Q
上文我们讲述了uboot编译及配置，本文讲述了如何编译kernel，对编译过程中遇到的问题进行解决
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。
因为系统数据量持续性增大，腾讯云的MySQL已经达到瓶颈，无法进行升级操作，如果自己搭建一个分库分表系统，速度和可靠性上面都会很差，综合各方面考虑，最后决定采用阿里云的PolarDB-X分布式数据库。
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。
图像深度：指存储每个像素所需要的比特数。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度数(单色图像)。例如彩色图像每个像素用 R, G, B 三个分量来表示，每个分量用 8 为所以像素深度是 24 位，可以表示的颜色数目是 2^24。单色图像每个像素需要 8 位，则图像的像素深度是 8 位，灰度数目为 2^8。
随着国家对自主可控的日益重视，目前在各个行业和区域中面临越来越多的国产化，采用有自主知识产权的国产数据库正在成为主流。长期以来，作为拥有纯国产自研背景的 TapData，自是非常重视对于更多国产信创数据库的数据连接器支持，旗下产品已陆续与阿里云、华为云、麒麟软件、优炫数据库、Apache Doris、人大金仓、OceanBase 等国产数据库及操作系统完成产品生态集成认证或产品兼容互认证。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 王宇飞、罗齐 自年初成立开源委员会以来，字节跳动开源动作频频。公开信息显示，字节跳动近五个月新开源了不少项目，包括 Shuffle 框架 Cloud Shuffle Service、基于 Rust 的 RPC 框架 Volo 等。 10 月 26 日，字节宣布开源自研数据集成引擎 BitSail，采用 Apache 2.0 开源许可。据悉，BitSail 支持多种异构数据源间的数据同步，并提供离线、实时、全量、增量场景下的全域数据集成解决方案，目前服务于字节内部几乎所有
音频帧的概念没有视频帧那么清晰，几乎所有视频编码格式都可以简单的认为一帧就是编码后的一副图像，而音频帧会因编码格式的不同而不同，如 PCM 音频流可以直接进行播放，下面以 MPEG 音频帧格式为例介绍音频帧。
视频播放器播放一个互联网上的视频文件，需要经过以下几个步骤：解协议，解封装，解码视音频，视音频同步。如果播放本地文件则不需要解协议，为以下几个步骤：解封装，解码视音频，视音频同步。他们的过程如图所示。
近年来，大数据技术以各种不同的方式影响着我们的生活。通过对大量数据加以分析，政府、企业和学者等可以找到有价值的东西，从而提升我们的生活水平，改善我们的生活和工作方式。越来越多的企业利用大数据分析工具找到发展趋势和适合企业发展的方法，从而为合伙人带来利益。 数据集的内存都是以千兆字节计算的，因此要对如此巨大的数据进行分析也是一项挑战，并且往往都有时间要求，只有对数据快速的解读和分析才能更快做出决策。 如果找不到适宜的分析工具，那么大数据的管理和分析就非常浪费时间。这里提供几种提高大数据分析价值的方法 1 数据
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。
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。
云原生数据库凭借高效、灵活、可扩展的数据服务，成为企业数据治理的得力“帮手”。出于业务稳定性和降本增效的考虑，越来越多的企业开始使用云厂商提供的云原生数据库来替换已有的自建数据库。但是，切换数据库的过程不亚于一次上云迁移的工作量，涉及到业务侧的调整和数据的迁移等工作，同时存在割接失败的风险。
一个老表，随着业务量增大，考虑到分表，按照 user_id 做hash取模拆分，然后业务层面去做数据CRUD操作。
总线、设备和驱动模型，如果把它们之间的关系比喻成生活中的例子是比较容易理解的。举个例子，充电墙壁插座安静的嵌入在墙面上，无论设备是电脑还是手机，插座都能依然不动的完成它的使命——充电，没有说为了满足各种设备充电而去更换插座的。其实这就是软件工程强调的高内聚、低耦合概念。
免费、零停机、高性能的数据库迁移服务DBMotion今天正式对外发布，支持MySQL的结构、全量、增量迁移和数据校验功能。
不知道大家小时候是否玩过一种动画小人书，连续翻动的时候，小人书的画面就会变成一个动画，类似现在的gif格式图片。
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。
随着业务发展越来越快，数据量越来越多，用户也越来越多，业务出现故障的几率也越来越大，而可用性是衡量一个系统的关键指标，application 由于是无状态的，可用性很好保证，当一个应用挂掉，直接切到另一个即可，最关键的是数据库的高可用，则是最复杂的。
无论多大数据量，迁移过程中一个数据的错漏，就会导致重大损失。如果是金融场景，损失更是惨重......（不敢想象一下自己的余额突然少了一个0）
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。
大白话: 交易订单业务是在线交易的核心业务单元 。交易其实就是用户从各个平台买东西，搜索到自己需要的商品，领优惠券，然后点击下单购买，再进行支付，卖家发货，买家确认收货这样的一个流程。
小红书是一个社区属性为主的产品，它涵盖了各个领域的生活社区，并存储海量的社交网络关系。
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
前面四次实验，从最简入手，循序渐进，研究播放器的实现过程。第四次实验，虽然音频和视频都能播放出来，但是声音和图像无法同步，而没有音视频同步的播放器只是属于概念性质的播放器，无法实际使用。本次实验将实现音频和视频的同步，这样，一个能够实际使用的简易播放器才算初具雏形，在这个基础上，后续可再进行完善和优化。
井显生，2019年加入去哪儿，现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
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。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Xr4y1c77T
时至今日，短视频App可谓是如日中天，一片兴兴向荣。随着短视频的兴起，音视频开发也越来越受到重视，但是由于音视频开发涉及知识面比较广，入门门槛相对较高，让许许多多开发者望而生畏。
在建立数据中台的时候，数据还是来源于各个异构的业务应用系统，实现了数据的统一，但是数据实际上是多存了一份，数据存在冗余，同时数据实时性如何来保证了？针对每个业务系统都开发数据提取接口？
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
•当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。•当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。•当你需要迁移数据的时候，也还在使用双写的方法，如果是同一个数据库的还好，如果是不同数据库就不能保证事务，那么数据一致性也是个问题，就会写很多的修复Job和检查Job。
随着通信技术的不断发展，互联网信息的传播与娱乐方式经历了从文字到图片再到音视频的转变，音视频通信，直播互动，短视频等应用百花齐放，特别是5G时代的到来，互联网对音视频开发者的需求会越来也大，有兴趣的同学可以把握机遇，提升自己，加入到这个行业当中。
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。
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