streaming

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我知道，这个主题的标题很普通，我认为这个问题很容易解决（我非常容易在Android上制作它）。但在iOS上...嗯，这个问题的存在是这样的...... 我有一个设备，我想流数据（音频数据是精确的）。我必须使用的协议是HTTP。实际上，我必须构建一个包含一些数据的单个HTTP请求，然后，当我的“制作人”（这里是一个对音频数据进行重新采样/编码的过程）提供新数据进行传输时，通过它发送请求正文。这听起来

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Apache Spark streaming - Timeout长时间运行批处理

我正在设置Apache Spark长时间运行的流式作业，以使用InputDStream执行（非并行化）流式传输。我想要实现的是当队列上的批处理时间过长（基于用户定义的超时时间）时，我希望能够跳过批处理并完全放弃它 - 并继续其余部分执行。我无法在Spark API或在线上找到解决这个问题的方法 - 我使用StreamingContext awaitTerminationOrTimeout进行了

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从一个网站/服务器流式传输一个MP3

嗨，大家好，我和其他一些DJ希望能够将我们的混音上传到可以直接传输到我的应用的网站。目前我的文件存储在谷歌驱动器上。他们会下载，然后我可以通过媒体播放器播放。但我希望用户能够直接从网站上直接播放音乐。 1）您建议上传音乐的网站是什么？我有一个Firebase帐户，这是一个想法，或者我上传的文件中的数据是否会很昂贵？即时通讯帐号类型的付费。 ****编辑所以香港专业教育学院发现，火力点可能是做一个

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FFMPEG在一个命令行中组合图像视频和流媒体

目前，使用的ffmpeg，我用两条命令我客运站： 1）建立从一堆图像视频： 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）码流视频的UDP地址： ffmpeg

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

我试图将Spark Streaming与Hbase连接起来。所有我真的有我的代码做的是使用该example code，但我发现一个奇怪的运行时错误： Exception in thread "streaming-job-executor-8" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/HBaseConfiguration at

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Alexa的技能不会播放我的流媒体音频

我一直在这个问题上撞了我的头2天，并将解决方案张贴在希望它可以帮助过去的人。我创建了一个Alexa技能来流式播放电台，即使使用示例代码也无法播放它。最后，我只是硬编码发送电线的值，并且它仍然没有工作。下面是我送： { "version": "1.0", "response": { "shouldEndSession": 1, "respons

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在hortonworks流分析管理器中获取InstantiationException

尝试使用HDF 3.0.0沙盒运行SAM拓扑时，出现以下异常。我在画布上只有两个组件。 1）从卡夫卡获取输入主题 2）将主题中的内容写入HDFS接收器。 java.lang.InstantiationException：org.apache.storm.kafka.bolt.selector.DefaultTopicSelector 现场背后的引擎是风暴。在尝试执行流程时，会发生上述错误。我正在尝

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Ionic 2流媒体插件不适用于iOS

我创建了一个实时流应用程序，我使用流媒体插件播放视频，它在Android上运行良好，但它在iOS上不起作用。视频播放器成功打开，但视频无法正常工作，控制台中也没有出现错误。 Link of the plugin playVideo(url) { let options: StreamingVideoOptions = { successCallback:() => { console

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VLC流：开始连接视频

我想运行一些实验，我需要在一台机器上播放一个小视频，而从另一台服务器进行流式传输。我可以使用下面的命令来流呢： 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：如何将数据从映射器分区到还原器

我测试了本地环境中的map.py和reduce.py。输入文件，如： R55726rest149624640000014962753030007006483323902288110000NJ110112hoboken R55726rest149636308400014964192000007063481824780452130000NY130800hoboken R23412rest149641