下面随笔系列将对Hi3559AV100 RFCN实现细节进行解析,整个过程涉及到VI.VDEC.VPSS.VGS.VO.NNIE,其中涉及的内容,大家可以参考之前我写的博客: Hi3559AV100的VI细节处理说明: https://www.cnblogs.com/iFrank/p/14374658.html 基于Hi3559AV100的视频采集(VDEC-VPSS-VO)整体框图设计 https://www.cnblogs.com/iFrank/p/14370575.html 基于Hi355

我在访问时光网.网易云音乐等网站时,发现将它们页面中的一些图片URL修改一下就可以得到不同尺寸的图片,于是思考了其实现方案,我的思路是:URL Rewrite + 实时处理 + 缓存,对用户请求的URL进行重写,然后利用图片处理类库对图片进行处理,接着缓存该尺寸图片并输出到浏览器.使用PHP和Node.js实现了一遍,基本达到了需要的效果. 1.Nginx+Node.js(express)实现 URL重写 这里Nginx主要是做一个URL重写和反向代理的功能,配置如下所示: location ~

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计

Storm与Spark:谁才是我们的实时处理利器 ——实时商务智能目前已经逐步迈入主流,而Storm与Spark开源项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用.那么问题来了:实时处理到底哪家强? 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.

原文地址 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.传统数据仓库环境针对的主要是批量处理流程,这类方案要么延迟极高.要么成本惊人--当然,也可能二者兼具. 然而已经有多款强大而且易于使用的开源平台开始兴起,欲彻底扭转目前的不利局面.其中

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Strom集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计

http://blog.csdn.net/as339000204/article/details/45390727     近期接受项目需求,需要实时处理oracle数据库中表的数据变化,首先想到的是在程序中创建定时器,轮询表.鉴于程序冗余考虑,百度知:oracle数据库java存储过程.Oracle数据库有执行简单java代码的能力,想到一套新的解决思路. 思路:创建oracle数据库触发器,当表的数据发生变化的时候,触发器调用oracle数据库java存储过程,该过程调用程序中的接口,告知程

一:元数据管理器==>元数据管理器是系统平台的“大脑”,在任务调度中有着重要的作用[1]什么是元数据?--->中介数据,用于描述数据属性的数据.--->具体类型:描述数据结构,数据的具体位置,数据间的依赖关系,数据的处理过程,数据的快照信息等.[2]为何要引入元数据--->实际案例:HDFS中的NameNode节点,Hive的MySql元数据表,MooseFs的Master节点,GFS(Google分布式文件系统)中的Master节点等.--->在大数据处理架构中引入元数据结

为了进一步探讨这种批处理和实时处理有效整合在同一系统的架构,我们将在今天的文章中分析Lambda三层结构模型的适用场景,同时暴露出Lambda架构一个最明显的问题:它需要维护两套分别跑在批处理和实时计算系统上面的代码,而且这两套代码需要产出一致的结果.根据对此缺点的分析,我们引出当时还在LinkedIn的大神Jay Kreps提出的Kappa架构,本文会对Kappa架构原理进行介绍,并讨论两个架构的优缺点,最后给出一个Kappa架构的案例分析. Lambda架构回顾Lambda架构的核心思想是把

1.目标 在我们之前的Kafka教程中,我们讨论了Kafka中的ZooKeeper.今天,在这个Kafka Streams教程中,我们将学习Kafka中Streams的实际含义.此外,我们将看到Kafka Stream架构,用例和Kafka流功能.此外,我们将讨论Apache Kafka中的流处理拓扑. Kafka Streams是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库,尤其是输入和输出数据存储在Apache Kafka Clusters中.基本上,凭借Kafka服务器端集群技术的优势,Kafk

参考原博客: https://blog.csdn.net/weixin_44516305/article/details/90258883 1 需求分析 使用Flink对实时数据流进行实时处理,并将处理后的结果保存到Elasticsearch中,在Elasticsearch中使用IK Analyzer中文分词器对指定字段进行分词. 为了模拟获取流式数据,自定义一个流式并行数据源,每隔10ms生成一个Customer类型的数据对象并返回给Flink进行处理. Flink处理后的结果保存在Elast

[前言]基于通信基础,介绍Hurricane实时处理系统的工程实现,主要使用C++语言. 一.IPC.socket.异步I/O epoll 二.C++11 1.linux内存管理中使用RALL原则,C++通过加入 类的构造函数和析构函数 解决资源管理问题.让编译器自己去调用析构函数释放资源. 2.类对象的值传递问题会导致多次析构,使用智能指针: 3.C++怎么实现的线程和锁机制: 4.多线程问题下的内存屏障(禁止编译器优化).CPU内存屏障(原子操作): 5.C++中的内存分配和碎片处理,使用更

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法

Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式. Druid功能介于PowerDrill和Dremel

引言 Druid 是一个快速,近实时的查询海量只读数据的系统.Druid 的目标是可用性要达到100%,即使在部署新代码,或者某些节点 down 机的情况下. Druid 目前支持的单表查询方式和 Dremel,PowerDrill 比较相似.它的主要特性如下: 1．支持嵌套数据的列式存储 2．层级查询 3．二级索引 4．实时数据抽取 5．分布式容错架构 同 PowerDrill 和 Dremel 相比,从功能的角度来说,Druid 几乎实现了 Dremel 提供的所有功能,并且参考了 Powe

这个Python脚本是用来对实时文件的内容监控,比如 Error 或者 time out 字段都可以进行自定义:算是我的第一个真正的Python脚本,自己感觉还是比较臃肿,不过打算放到blog上记录一下(还是初学者,大神们勿喷哈),真心希望博友们能够再指点一下(现在记录每次的文件大小值是输出到了一个文件中,并且里面还嵌套了有shell命令,这些我认为都是可以优化掉的吧,只是现在我还不知道怎么做):告警是基于zabbix,自定义的模板是120s执行一次 #!/usr/local/bin/pytho

原文地址:http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8605061# 很多时候,android摄像头模块不仅预览,拍照这么简单,而是需要在预览视频的时候,能够做出一些检测,比如最常见的人脸检测.在未按下拍照按钮前,就检测出人脸然后矩形框标示出来,再按拍照.那么如何获得预览帧视频么? 只需要在Activity里继承PreviewCallback这个接口就行了.示例如下: public class RectPhoto extends Acti

一. MQTT 一个物联网项目中用到了MQTT协议, 可以用来做设备与软件之间的互通. MQTT: 即时通讯协议, 传输层协议 二. 常用: 1.MQTTKit(已经不维护了) 2.MQTTClient a.设置地址端口, 账号密码等基本信息 b.订阅主题(可以订阅多个主题) c.实现代理回调方法(处理数据) 三. 三种消息传输方式:(看情况使用) a.至多一次 (会发生消息丢失或重复) b.至少一次 (确保消息到达, 会发生消息重复) c.只有一次 (确保消息到达一次) 四. 代码: #imp

1 框架一览   事件处理的架构图如下所示. 2 优化总结   当我们第一次部署整个方案时,kafka和flume组件都执行得非常好,但是spark streaming应用需要花费4-8分钟来处理单个batch.这个延迟的原因有两点,一是我们使用DataFrame来强化数据,而强化数据需要从hive中读取大量的数据: 二是我们的参数配置不理想.   为了优化我们的处理时间,我们从两方面着手改进:第一,缓存合适的数据和分区:第二,改变配置参数优化spark应用.运行spark应用的spark-su