- 以FLV解复用为例详解开源库FFmpeg中解复用器的源码逻辑及处理流程
dvlinker
C/C++实战专栏音视频开源音视频库FFmpeg解复用器FLV文件格式音视频码流解复用流程
目录1、FFmpeg简介2、FLV文件格式介绍3、注册解复用器4、解复用器的处理4.1、AVFormatContext4.1.1、AVClass4.1.2、AVOption4.1.3AVDictionary—AV字典4.1.4、AVIOContext4.1.4.1、URLProtocol4.1.4.2、AVIOContext的初始化及获取4.1.5、AVInputFormat4.1.6、AVStr
- Hbase - 自定义Rowkey规则
kikiki5
>在Flink中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢,这时候我们就可以定制`TableInputFormat`来实现我们的需求了,我们还可以采用Flink的`DataSet`的方式读取,另外下面还有`Spark`读取的例子。##使用教程Md5Util.java```importorg.apache.commons.codec.binary.Hex;importjav
- Hbase - 自定义Rowkey规则
kikiki2
在Flink中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢,这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了,我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark读取的例子。使用教程Md5Util.javaimportorg.apache.commons.codec.binary.Hex;importjava.security.M
- MapReduce任务输出到redis中
cute泡泡
主要包括redis连接池,重写FileOutputFormat函数。redis连接池/***redis连接池*/publicclassRedisHelper{privatestaticJedisPooljedisPool;static{init();}publicsynchronizedstaticJedisgetJedis(){if(jedisPool!=null){Jedisresource=
- Hbase - 自定义Rowkey规则
大猪大猪
在Flink中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢,这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了,我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark读取的例子。使用教程Md5Util.javaimportorg.apache.commons.codec.binary.Hex;importjava.security.M
- sqoop导入数据到hdfs
鲲鹏猿
hdfssqoophadoop
Sqoop是apache旗下的一款”Hadoop和关系数据库之间传输数据”的工具导入数据:将MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库2.Sqoop的工作机制将导入和导出的命令翻译成mapreduce程序实现在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat
- 2024-02-06(Sqoop)
陈xr
随记日志sqoop大数据
1.SqoopApacheSqoop是Hadoop生态体系和RDBMS(关系型数据库)体系之间传递数据的一种工具。Sqoop工作机制是将导入或者导出命令翻译成MapReduce程序来实现。在翻译出的MapReduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。Hadoop生态包括:HDFS,Hive,Hbase等。RDBMS体系包括:Mysql,Oracle,DB2等。Sq
- hive小文件合并问题
DuLaGong
背景Hivequery将运算好的数据写回hdfs(比如insertinto语句),有时候会产生大量的小文件,如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的maptask,耗费大量集群资源,而且小文件过多会对namenode造成很大压力。所以Hive在正常job执行完之后,会起一个conditionaltask,来判断是否需要合并小文件,如果满足要求就会
- Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制
piziyang12138
一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为:一、将待处理的文件进行逻辑切片(根据处理数据文件的大小,划分多个split),然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下:1.简单地按照文件的内容长度进行切片2.切片大小默认是datanode
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- Hadoop3.x基础(3)- MapReduce
魅美
大数据基础hadoop
来源:B站尚硅谷目录MapReduce概述MapReduce定义MapReduce优缺点优点缺点MapReduce核心思想MapReduce进程常用数据序列化类型MapReduce编程规范WordCount案例实操本地测试提交到集群测试Hadoop序列化序列化概述自定义bean对象实现序列化接口(Writable)序列化案例实操MapReduce框架原理InputFormat数据输入切片与MapT
- .net core webAPI 使其同时支持返回json或xml
weixin_30762087
json测试
在.netframwork的mvc框架下创建的webapi默认同时支持json和xml。但是.netcore新建的webAPI默认只支持返回json,如果想要同时支持XML。需要修改下配置。在项目的startup.cs文字中,修改services.AddMvc(),为项目添加xml支持。services.AddMvc(options=>{options.InputFormatters.Add(ne
- flink cdc,standalone模式下,任务运行一段时间taskmanager挂掉
java咸鱼_km
flinkcdcflink
在使用flinkcdc,配置任务运行,过了几天后,任务无故取消,超时,导致taskmanager挂掉,相关异常如下:异常1:didnotreacttocancellingsignalinterrupting;itisstuckfor30secondsinmethod:org.apache.flink.connector.idbc.internal.JdbcoutputFormat,flush(id
- 【大数据】Hadoop_MapReduce➕实操(附详细代码)
欧叶冲冲冲
Hadoop大数据hadoopmapreduce分布式学习笔记
目录前言一、概述1.MapReduce定义、优缺点2.MapReduce核心思想、进程3.MapReduce编程——WordCount二、Hadoop序列化1.序列化概述2.自定义bean对象实现序列化接口(Writable)三、MapReduce框架原理1.InputFormat数据输入2.TextInputFormat3.CombineTextInputFormat切片机制4.MapReduc
- 【极数系列】Flink集成DataSource读取文件数据(08)
浅夏的猫
Flinkflinkjava大数据
文章目录01引言02简介概述03基于文件读取数据3.1readTextFile(path)3.2readFile(fileInputFormat,path)3.3readFile(fileInputFormat,path,watchType,interval,pathFilter,typeInfo)3.4实现原理3.5注意事项3.6支持读取的文件形式04源码实战demo4.1pom.xml依赖4.
- ffmpeg的avformat_open_input()分析过程--以mp4为例(十)
andylao62
流媒体ijkplayerffmpeg
概要avformat_open_input(),该函数用于打开多媒体数据并且获取一些信息,它的声明位于libavformat/avformat.h。主要工作1)通过init_input打开流媒体数据,根据probe探测流媒体最合适的协议类型AVInputFormat,通过open2设置read/write/seek相关回调2)read_header即根据对应的协议,读取媒体头信息并创建AVStre
- Spark RDD分区数和分区器
maplea2012
spark大数据hadoop
一、分区数如何决定1、数据源RDD数据源RDD的分区数由数据源的读取器决定,比如sc.textFile产生的rdd,分区数由TextInputFormat.getInputSplits()方法决定,具体源码追踪及解析如下:valrdd1=sc.textFile("data/tbPerson.txt")①Ctrl+B进入textFiletextFile底层其实就是通过hadoopFile去读文件②C
- MapReduce数据处理流程(四)
maplea2012
Hadoophadoop
一图胜千言①MapTask调用run方法②③循环调用LineRecordReader,读取文件中的数据,具体读取方式取决于InputFormat的类型(默认是TextInputFormat)④返回数据,其中key为数据偏移量,value为某一行数据⑤⑥⑦读取到的数据,序列化后写入环形缓冲区。写满80%之后,环形缓冲区会发生溢出,在这之前需要按照Key对数据进行排序,然后将数据写出到本地磁盘(包含k
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AnillegalName
mapreduceredisjava
主要包括redis连接池,重写FileOutputFormat函数。redis连接池/***redis连接池*/publicclassRedisHelper{privatestaticJedisPooljedisPool;static{init();}publicsynchronizedstaticJedisgetJedis(){if(jedisPool!=null){Jedisresource=
- Android将mp3转成AAC再混合到视频中
汤米粥
笔记音视频mp3
mediaMuxer=MediaMuxer(mSavedFile!!.absolutePath,MediaMuxer.OutputFormat.MUXER_OUTPUT_MPEG_4)if(mAudioPath!=""){encodeAudio(mediaMuxer)VideoEncoder(this,mSavedFile!!,25,mediaMuxer,audioCodec).start()}e
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kikiki2
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- mr编程模型
临界爵迹
大数据hadoop
分为三个阶段:map、shuffle、reducermap阶段:分片----运行mapper之前,FileInputFormat将文件切割成每片128m执行(Map)----对输入分片的每个键值对进行map()函数运算,输出新的键值对分区----对map()的输出进行分区,默认根据hash方式进行分区(避免数据倾斜)溢写----map端输出写入环形缓冲区,达到80%之后,启动溢写线程,将缓冲数据写
- ffmpeg关于avformat_write_header问题
朱韦刚
ffmpeg朱韦刚的流媒体技术专栏ffmpeg
最近做转码遇到一些问题,先贴个代码在说明:intinit_mux(){inti=0;/*allocatetheoutputmediacontext*/avformat_alloc_output_context2(&ocodec,NULL,NULL,OUTPUTURL);if(!ocodec){returngetchar();}AVOutputFormat*ofmt=NULL;ofmt=ocodec
- FFmpeg之AVFormat
Coder个人博客
#FFmpegffmpeg音频音视频视频编解码
文章目录一、概述二、解封装流程三、重要结构体3.1、AVFormatContext3.2、AVInputFormat3.3、AVOutputFormat3.4、AVStream四、重要函数分析4.1、avformat_alloc_context4.2、avformat_open_input4.2.1、init_input4.2.2、av_probe_input_format24.3、avforma
- 大数据开发之Hive(压缩和存储)
Key-Key
大数据hivehadoop
第9章:压缩和存储Hive不会强制要求将数据转换成特定的格式才能使用。利用Hadoop的InputFormatAPI可以从不同数据源读取数据,使用OutputFormatAPI可以将数据写成不同的格式输出。对数据进行压缩虽然会增加额外的CPU开销,但是会节约客观的磁盘空间,并且通过减少内存的数据量而提高I/O吞吐量会更加提高网络传输性能。原则上Hadoop的job时I/O密集型的话就可以采用压缩可
- 深入理解 Spark(三)SparkTask 执行与 shuffle 详解
我很ruo
大数据spark大数据hadoop分布式java
SparkTask的分发部署与启动流程分析SparkAction算子触发job提交Spark当中Stage切分源码详解Task的提交与执行SparkShuffle机制详解MapReduceShuffle全流程深度剖析MapReduce全流程执行过程中参与工作的组件以及他们的执行先后顺序:InputFormat=>RecordReader=>Mapper=>Partitioner=>Sorter=>Co
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- hive sql 优化-转载csdn
仲間_9ee4
HiveSQL执行流程:InputFormat、OutputFormat、SerDe理清这三者之间的关系:SerDeisashortnamefor"SerializerandDeserializer.";HiveusesSerDe(and!FileFormat)toreadandwritetablerows.读数据过程:HDFSfiles–>InputFileFormat(把文件切成不同的文档,每
- 黑猴子的家:Hive 数据倾斜优化之 小文件合并
黑猴子的家
在map执行前合并小文件,减少map数:CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能(系统默认的格式)。HiveInputFormat没有对小文件合并功能hive>sethive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
- 4.MapReduce 序列化
流月up
大数据mapreduce大数据序列化实践
目录概述序列化序列化反序例化java自带的两种Serializable非Serializablehadoop序例化实践分片/InputFormat&InputSplit日志结束概述序列化是分布式计算中很重要的一环境,好的序列化方式,可以大大减少分布式计算中,网络传输的数据量。序列化序列化对象-->字节序例:存储到磁盘或者网络传输MR、Spark、Flink:分布式的执行框架必然会涉及到网络传输ja
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo