用rtsp实现实时流传输问题

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Kafka在行动：7步实现从RDBMS到Hadoop的实时流传输

对于寻找方法快速吸收数据到Hadoop数据池的企业, Kafka是一个伟大的选择.Kafka是什么? 它是一个分布式,可扩展的可靠消息系统,把采取发布-订阅模型的应用程序/数据流融为一体. 这是Hadoop的技术堆栈中的关键部分,支持实时数据分析或物联网数据货币化. 本文目标读者是技术人员. 继续读,我会图解Kafka如何从关系数据库管理系统(RDBMS)里流输数据到Hive, 这可以提供一个实时分析使用案例. 为了参考方便,本文使用的组件版本是Hive 1.2.1,Flume 1.6和Kafk

h264-通RTP传输H264网络实时流文件，VLC接收，如何让VLC显示播放时间？急急急

问题描述 通RTP传输H264网络实时流文件,VLC接收,如何让VLC显示播放时间?急急急 通RTP传输H264网络实时流文件,VLC接收,可以播放,不能显示播放时间 解决方案 既然是流播放,就不存在什么播放时间的概念.流就是没有头没有尾的.非要计时,直接在客户端计时就可以了.

rtsp-跪求大神指教Android下播放RTSP实时流问题！

问题描述 跪求大神指教Android下播放RTSP实时流问题! 小弟在做一个Android客户端,用于监控电脑端摄像头传过来的流,就是能在Android客户端看到电脑摄像头看到的东西.现在遇到了问题不会解决.1.先用了DarWin来充当流服务器,然后它里面有配置一个端口和地址,然后调用rtsp://218.192.127.43:554/live.sdp电脑上安装一个VLC.然后就可以看到摄像头传来的画面了.2.我想在Android端也实现这样的功能.我用SurfaceView,Mediaplay

Yelp的实时流技术之四：流处理器PaaStorm

这是关于Yelp的实时流数据基础设施系列文章的第四篇.这个系列会深度讲解我们如何用"确保只有一次"的方式把MySQL数据库中的改动实时地以流的方式传输出去,我们如何自动跟踪表模式变化.如何处理和转换流,以及最终如何把这些数据存储到Redshift或Salesforce之类的数据仓库中去. 在2010年时,Yelp开源了一个名叫MRJob的框架,是用来在AWS基础设施上运行大MapReduce Job的.Yelp的工程师们用MRJob实现了很多功能,从广告推送到翻译,比比皆是.事实证明,

《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——1.1　什么是实时流计算

1.1 什么是实时流计算 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.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理.Web应用.生产制造.传感检测,等等.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

Yelp的实时流技术之三：不止是模式存储服务的Schematizer

这是关于Yelp的实时流数据基础设施系列文章的第三篇.这个系列会深度讲解我们如何用"确保只有一次"的方式把MySQL数据库中的改动实时地以流的方式传输出去,我们如何自动跟踪表模式变化,如何处理和转换流,以及最终如何把这些数据存储到Redshift或Salesforce之类的数据仓库中去.   当你的系统每天要实时从MySQL到Kafka发布几十亿条消息时,你会怎么管理这些数据的模式信息呢?当你的系统要接入几百个服务时,你就要处理几千种不同的模式,手工管理是不可行的.必须有自动化的方案来

日志和实时流计算处理

到目前为止,我还仅仅只是描述了一些把数据从一个地方拷贝到其他地方的多种的方法.然而,在存储系统间挪动字节并不是故事的结尾.实际上我们发现,"日志"是"流"的另外一种说法,而日志(的处理)是流计算处理的核心. 但是先等一下,到底什么是流计算处理? 如果你是上世纪九十年代末和二十一世纪初的数据库或者数据基础设施产品的粉丝,你可能会把流计算处理和那些通过SQL引擎或者用"流程图"界面来进行数据驱动的处理过程联系起来. 而如果你是追随着爆炸性增长的开源数

Facebook的实时流处理技术

随着云计算大数据的发展,有越来越多的场景需要借助于实时数据处理技术,为此有很多公司开发了自己的实时处理系统,Facebook就是其中的一员,他们构建的实时数据处理生态系统每秒钟能够处理数百GB的数据.本文介绍了Facebook在设计该系统时从易用性.性能.容错.可伸缩性以及正确性等方面考虑所做的重要设计决策,这些决策和系统如何满足秒级的延迟需求,以及在构建该系统的过程中Facebook所总结的经验教训. 易用性:处理需求有多复杂?SQL是否足够?是否必须要使用C++或者Java这样的编程语言?用

LinkedIn前数据专家解读日志与实时流处理

编者注:本内容来自Jay Kreps所著的<我喜爱日志:事件数据.流计算处理和数据集成>一书的第三章.Jay Kreps是Confluent的联合创始人和CEO.在此之前,Jay是领英的主要架构师之一,专注于数据基础架构和数据驱动的产品.他是多个可扩展的数据系统空间的开源项目的作者之一,包括Voldemort.Azkaban.Kafka和Samza. 以下是原文: 到目前为止,我还仅仅只是描述了一些把数据从一个地方拷贝到其他地方的多种的方法.然而,在存储系统间挪动字节并不是故事的结尾.实际上我