随着不同网络质量下接入终端设备种类的增多,服务端转码已经成为视频点播和直播产品中必备的能力之一.直播产品讲究时效性,希望在一定的时间内让所有终端看到不同尺寸甚至是不同质量的视频,因此对转码的实时性要求也较高.上次卜赫分享了我们实时流网络 LiveNet 的架构,它在整个流分发的环节中起着流传输通道和网络骨干的作用.理论上它和传输内容的类型是无关的,可以传输音频和视频数据,也可以传输其它数据包,因此涉及到编码和转码相关的内容比较多.今天我的分享主要集中于七牛直播云实时流处理平台的架构. 通用直播模…

随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理.用户行为分析.场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库. 整个平台大致的框架如下: 操作系统:Centos7 用到的框架: 1. Flume1.8.0 2. Hadoop2.9.0 3.…

概要: Oracle Stream Analytics(OSA)是企业级大数据流实时分析计算平台.它可以通过使用复杂的关联模式,扩充和机器学习算法来自动处理和分析大规模实时信息.流式传输的大数据可以源自IoT传感器,Web管道,日志文件,销售点设备,ATM机,社交媒体,事务数据库,NoSQL数据库或任何其他数据源. OSA为业务用户提供了动态创建和实施即时洞察解决方案.它允许用户通过实时图表,地图,可视化视图来实时浏览实时数据,并以图形方式构建流传输管道,而无需进行任何手工编码. OSA使用与O…

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had…

环境: ubuntu 16.04 问题引入: 使用 opencv 获取摄像头数据帧, 进行处理之后(如进行 keypoint 识别), 将 opencv 中图像的 Mat类型转化为 ffmpeg 的 AvPicture 格式, 然后推送到流媒体服务器上, 本地通过 VLC 播放器查看实时检测效果 ffmpeg sudo apt-get install ffmpeg -y 然后 /etc/ffserver.conf 配置外部可接入地址 在文件的 <feed></feed> 部分添加…

https://mp.weixin.qq.com/s/MGnG_Mpf6CUQWLJHvmWqLA…

kafka概述 kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(message queue),一般更愿意称kafka是一款开源的消息引擎系统,只不过消息队列会耳熟一些.kafka主要应用于大数据实时领域. 为什么会有消息队列,主要是为了异步处理,提高效率.我们来看一张图 使用消息队列,可以把耗时任务扔到队列里面,异步调用,从而提升效率.也就是我们所说的解耦. 然而除了解耦,还有没有其他作用呢?答案显然是有的,用一个专业点的名词解释的话,就是削峰填谷. 削峰填谷,真的是非常形象的四个字.所谓…

mantis 是netflix 开源的已经在netflix 使用了多年的实时流处理平台,目前从官方文档的介绍,在netflix使用场景很多 使用场景 上下文报警 监控netflix 的微服务 异常追踪 方便sre 分析问题 cassandra 以及elastic search 运行监控监视 日志报警 混沌工程 实时个人神份信息检测 参考架构图 说明 mantis 基于mesos 进行调度,基于zk 进行leader选举rxjava 进行job 的数据转换处理(job 开发基于spi) 参考资料…

克拉克拉(KilaKila):大规模实时计算平台架构实战 一.产品背景:克拉克拉(KilaKila)是国内专注二次元.主打年轻用户的娱乐互动内容社区软件.KilaKila推出互动语音直播.短视频配音.对话小说等功能,满足当下年轻用户个性化.碎片化的文娱需求.App用户等级体系作为克拉克拉社区化打造的核心业务,在增强社区活跃度.提高产品留存方面起到至关重要的作用.随着业务规模增长,海量用户行为日志实时采集与计算的瓶颈也日益突出,由于单台服务器的处理能力有限,海量数据分析需要分布式计算模型来替代.通…

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa…