streaming

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我知道，這個主題的標題很普通，我認爲這個問題很容易解決（我非常容易在Android上製作它）。但在iOS上...嗯，這個問題的存在是這樣的...... 我有一個設備，我想流數據（音頻數據是精確的）。我必須使用的協議是HTTP。實際上，我必須構建一個包含一些數據的單個HTTP請求，然後，當我的「製作人」（這裏是一個對音頻數據進行重新採樣/編碼的過程）提供新數據進行傳輸時，通過它發送請求正文。這聽起來

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Apache Spark streaming - Timeout長時間運行批處理

我正在設置Apache Spark長時間運行的流式作業，以使用InputDStream執行（非並行化）流式傳輸。我想要實現的是當隊列上的批處理時間過長（基於用戶定義的超時時間）時，我希望能夠跳過批處理並完全放棄它 - 並繼續其餘部分執行。我無法在Spark API或在線上找到解決這個問題的方法 - 我使用StreamingContext awaitTerminationOrTimeout進行了

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從一個網站/服務器流式傳輸一個MP3

嗨，大家好，我和其他一些DJ希望能夠將我們的混音上傳到可以直接傳輸到我的應用的網站。目前我的文件存儲在谷歌驅動器上。他們會下載，然後我可以通過媒體播放器播放。但我希望用戶能夠直接從網站上直接播放音樂。 1）您建議上傳音樂的網站是什麼？我有一個Firebase帳戶，這是一個想法，或者我上傳的文件中的數據是否會很昂貴？即時通訊帳號類型的付費。 ****編輯所以香港專業教育學院發現，火力點可能是做一個

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FFMPEG在一個命令行中組合圖像視頻和流媒體

目前，使用的ffmpeg，我用兩條命令我客運站： 1）建立從一堆圖像視頻： ffmpeg -r 60 -f image2 -s 1920x1080 -i rotated-pano_frame%05d_color_corrected_gradblend.jpg -vcodec libx264 -crf 25 -pix_fmt yuv420p test.mp4 2）碼流視頻的UDP地址： ffmpeg

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Spark Streaming + Hbase：NoClassDefFoundError：org/apache/hadoop/hbase/spark/HBaseContext

我試圖將Spark Streaming與Hbase連接起來。所有我真的有我的代碼做的是使用該example code，但我發現一個奇怪的運行時錯誤： Exception in thread "streaming-job-executor-8" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/HBaseConfiguration at

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Alexa的技能不會播放我的流媒體音頻

我一直在這個問題上撞了我的頭2天，並將解決方案張貼在希望它可以幫助過去的人。我創建了一個Alexa技能來流式播放電臺，即使使用示例代碼也無法播放它。最後，我只是硬編碼發送電線的值，並且它仍然沒有工作。下面是我送： { "version": "1.0", "response": { "shouldEndSession": 1, "respons

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在hortonworks流分析管理器中獲取InstantiationException

嘗試使用HDF 3.0.0沙盒運行SAM拓撲時，出現以下異常。我在畫布上只有兩個組件。 1）從卡夫卡獲取輸入主題 2）將主題中的內容寫入HDFS接收器。 java.lang.InstantiationException：org.apache.storm.kafka.bolt.selector.DefaultTopicSelector 現場背後的引擎是風暴。在嘗試執行流程時，會發生上述錯誤。我正在嘗

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Ionic 2流媒體插件不適用於iOS

我創建了一個實時流應用程序，我使用流媒體插件播放視頻，它在Android上運行良好，但它在iOS上不起作用。視頻播放器成功打開，但視頻無法正常工作，控制檯中也沒有出現錯誤。 Link of the plugin playVideo(url) { let options: StreamingVideoOptions = { successCallback:() => { console

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VLC流：開始連接視頻

我想運行一些實驗，我需要在一臺機器上播放一個小視頻，而從另一臺服務器進行流式傳輸。我可以使用下面的命令來流呢： vlc -vvv big_buck_bunny_720p_30mb.mp4 --sout-keep --sout '#transcode{vcodec=theo,vb=800,acodec=vorb,ab=128,channels=2,samplerate=44100}:http{mux

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Hadoop Mapreduce：如何將數據從映射器分區到還原器

我測試了本地環境中的map.py和reduce.py。輸入文件，如： R55726rest149624640000014962753030007006483323902288110000NJ110112hoboken R55726rest149636308400014964192000007063481824780452130000NY130800hoboken R23412rest149641