steaming

deepstream学习笔记（一）：C与python环境部署与测试

引言NVIDIADeepstreamSDK是一个通用的Steaming分析框架，可以让你从各个传感器中构建你自己的应用。
submarineas·2022-12-31 17:56

Spark Steaming Abstract

SparkSteamingAbstractSparkStreaming是SparkCoreAPI的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据源支持：KafkaFlumeHDFS/S3KinesisTwitterTCPsockets又可分为：Basicsources（基本来源）:在StreamingContextAPI中直接可用的源（source）。如文件系统（filesystems
右左君·2022-02-18 22:54

RTC时间计算方法

RTP支持传送不同codec的steaming，不同codec的clockrate的也不一样，不同的media之间需要依靠RTCP进行同步。这里简单介绍一下他们的机制。
qq_23122031·2020-08-24 09:03

记一次spark中task卡顿引发的血案

记一次spark中task卡顿引发的血案背景介绍：由于spark-steaming中其中一个job中某个task卡顿，导致平均30s的平均处理时间的task，整整耗费了10个小时。
fct2001140269·2020-08-22 16:10

sparkstreaming消费kafka如何保证输出结果只会产生一次？（事务性）

最近开始使用sparkstreaming+kafka0.10，使用过程中碰到问题：steaming采用的direct方式，(这种方式和receiver方式的对比性能会好很多)，spark计算完数据之后有一个结果入库操作
DemonCapricorn·2020-08-14 15:21

浅析 MapReduce/ Spark/ Spark Steaming/ Storm 与 HBase/HDFS

MapReduce是大的批量操作，不要求时限。基于文件系统，hdfs。Spark是快速的批量操作，基于内存，所以速度快。其主要亮点在于把过程给数据。Storm是流式处理，快速实时。SparkStreaming跟Storm类似，只不过SparkStreaming是小时间窗口的处理，Storm是实时的来一条处理一条。1.storm技术架构：Flume+kafka+Storm/Spark+Hbase/R
思路清晰的小王·2020-08-01 02:43

spark-steaming的2种操作

sparkStreaming支持2种操作:1、转化操作(transformation)会生成一个新的DStream，转换操作分为无状态操作和有状态操作a)无状态操作:例如map、filter、reduceByKey等都是无状态操作，因为它并没有使用之前批次的数据，操作的是每个时间区域中的数据，不会操作不同时间区域中的数据b)有状态操作:基于滑动窗口的转换操作和追踪状态变化的转化操作，有状态转化操作
成功路上的慢跑鞋·2020-07-29 22:06

Spark Structured Steaming实战

SparkStructuredSteamingSparkStructuredStreaming简介什么是SparkStructuredStreamingStructuredStreaming（结构化流）是一种基于SparkSQL引擎构建的可扩展且容错的streamprocessingengine（流处理引擎）。您可以以静态数据表示批量计算的方式来表达streamingcomputation（流式计
exklin·2020-07-29 18:03

Spark Steaming快速入门

SparkSteamingSparkStreaming简介什么是SparkStreamingSparkStreaming使用SparkCore的快速调度功能来执行流分析。它以小批量方式提取数据，并对这些小批量数据执行RDD转换。此设计使得为批量分析编写的同一组应用程序代码可用于流分析，从而有助于轻松实现lambda体系结构。然而，这种便利性带来的等待时间等于小批量持续时间。其他按事件而不是小批量处
exklin·2020-07-29 13:59

RTCP 包中的 NTP 时间

RTP/RTCP的时间同步机制转自：http://blog.csdn.net/leesphone/article/details/5571972RTP支持传送不同codec的steaming，不同codec
ljh081231·2020-06-24 07:11

Spark-Steaming 文档之容错机制

容错机制在这一节，我们要讨论一下SparkStreaming的容错机制。背景知识为了能够更好地理解SparkStreaming的容错机制，我们先来看下SparkRDD的基本容错机制。任何一个RDD都是一个不可变的，可重计算的，分布式的数据集。每一个RDD都记录了确定的血缘关系（一些列转换操作的依赖关系）来进行容错。如果任何RDD分区因为worder节点错误导致丢失，那么这个分区就可以通过原始输入数
bb6b382a3536·2020-03-08 11:07

Spark学习经验总结

Spark集群1.我在服务器上跑的Spark程序，启动脚本如下/usr/hdp/2.4.0.0-169/spark/bin/spark-submit--classcom.lwb.streamingtest.steaming_sql.Spark_Stream_SQL_Test2
其实我是真性情·2018-08-13 17:12

Flume+kafka+Spark Steaming demo2

阅读更多一，flume配置#Namethecomponentsonthisagenta1.sources=tailsource-1a1.sinks=remotesinka1.channels=memoryChnanel-1#Describe/configurethesourcea1.sources.tailsource-1.type=execa1.sources.tailsource-1.comm
h_1_y_m·2017-11-22 13:00

Flume+Kafka+Spark Steaming demo

阅读更多一.准备flume配置a1.sources=r1a1.sinks=k1a1.channels=c1a1.sources.r1.type=spooldira1.sources.r1.channels=c1a1.sources.r1.spoolDir=/var/log/testa1.sources.r1.fileHeader=truea1.channels.c1.type=memorya1.c
h_1_y_m·2017-11-21 15:00

使用Silverlight Streaming托管Silverlight应用程序

http://terrylee.blog.51cto.com/342737/82738 概述 Silverlight Steaming 是微软 Live 平台中的免费发布视频以及托管 Silverlight
·2015-11-13 17:22

一步一步学Silverlight 2系列（34）：使用Silverlight Streaming托管Silverlight应用程序

概述 Silverlight Steaming 是微软 Live 平台中的免费发布视频以及托管 Silverlight 应用的产品。
·2015-11-13 17:59

【第一篇章-android平台buffer播放探索】Steaming Source Player

为了在android平台找到buffer播放方式，花了不少功夫，在这个探索过程中，果断否定了nativemedia的方式，在找到SteamingSourcePlayer之前还进行了一次Nuplayer的尝试，我们把android里面的Nuplayer单独独立出来可进行NDK编译用加载库的方式跑起来，在三星以及小米的手机上跑是没有问题的，整体功能还算OK，但是想android平台通吃的话，会遇到很多
acm2008·2014-08-16 17:00

RTP/RTCP的时间同步机制

RTP支持传送不同codec的steaming，不同codec的clockrate的也不一样，不同的media之间需要依靠RTCP进行同步。这里简单介绍一下他们的机制。
zhangjikuan·2014-06-03 21:00

RTCP中的NTP的时间计算方法

RTP支持传送不同codec的steaming，不同codec的clockrate的也不一样，不同的media之间需要依靠RTCP进行同步。这里简单介绍一下他们的机制。
Lostyears·2013-02-18 15:00

RTP/RTCP的时间同步机制

RTP支持传送不同codec的steaming，不同codec的clockrate的也不一样，不同的media之间需要依靠RTCP进行同步。这里简单介绍一下他们的机制。
leesphone·2010-05-09 15:00

视频编码和视频压缩

通常可以将数字视频应用分为实时应用和非实时应用，前者包括电视节目(现场直播)和基于Internet 的流视频(Steaming Video)的实时传输播放，后者包括各种本地存储视频的播放，如DVD。
wapysun·2009-04-25 07:00
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