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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.cn)小編為大家整理，本文主要介紹了我想做視頻直播app的相關(guān)知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關(guān)注和收藏網(wǎng)址哦！
創(chuàng)新互聯(lián)2013年至今，先為寧陵等服務建站，寧陵等地企業(yè)，進行企業(yè)商務咨詢服務。為寧陵企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務解決您的所有建站問題。
我想做視頻直播app？
我曾經(jīng)在開發(fā)過直播的核心流程。我想和大家分享一下我之前的一些經(jīng)歷。1.推拉流，編解碼，秒開，高斯模糊，連續(xù)播放，回聲消除，卡頓，第一幀丟失，直播間黑屏。可能你需要對這種音視頻技術(shù)有所了解，或者你的團隊有所了解。你需要了解rtmp協(xié)議，cdn加速，云混合流，音視頻的基本格式。當然，你不知道。;不需要從頭到尾實現(xiàn)這些，但是你需要。
2.送禮的核心交易流程，與JD.COM淘寶等實物貨幣交易流程的實現(xiàn)邏輯不一致。目前主流的直播平臺都有代幣的概念，比如shark 斗魚和老虎的魚鰭。;老虎的谷粒 的牙齒等。，也不存在去庫存的問題。分布式交易一致性的問題還是相對于電商來說的，場景處理簡單，但是數(shù)據(jù)一致，防盜，高并發(fā)，有時候甚至比電商平臺還要差。特別是高峰期的送禮比較高，需要在設計中仔細考慮。后期的對賬、共享和財務系統(tǒng)也需要在開發(fā)初期進行精心設計和考慮，保證系統(tǒng)具有一定的靈活性和可擴展性。
3.在直播間玩。直播間的很多玩法都和送禮密切相關(guān)。所以在送禮扣除代幣的基礎上，應該有MQ來派發(fā)事件。如果送禮成功，可能會使用MQ的扇出模式，消費者會很多?？赡苣阈枰嬎阌脩舻燃?、主播等級、直播間的大額禮物播放、用戶主播的任務完成情況、某某活動完成情況、排名情況，這些都會帶來一系列的變化。你的建筑
4.直播間信息，左上角的主播信息，用戶和主播的關(guān)注系統(tǒng)，排名信息，觀眾，實時用戶列表，公屏信息，彈幕信息，入口通知，用戶信息，如房管，粉絲卡，獎牌，等級等。，都需要實現(xiàn)。事情比較復雜，實現(xiàn)難度也不是很低。
5.IM設計，你送一份禮物，禮物的效果語言在其他人身上是可見的。;你給其他人發(fā)了一個彈幕。;這需要TCP長連接來實現(xiàn)。如何實現(xiàn)一個高可用的IM，也是你所思考和實現(xiàn)的。切換直播間，即時IM系統(tǒng)中的實時用戶組管理非常實時，消息可以 不要送錯或錯過。
6.消息降級，當IM宕機時，如何保持消息的可用性？這可以通過使用客戶端 的定期輪詢，每1秒或2秒發(fā)出一次HTTP請求，并獲取消息。用戶沒有感知，用戶體驗沒有太大差別，可用性也不會因為IM問題而降低。請注意，這不是可選方案，而是你必須思考和實現(xiàn)的技術(shù)實現(xiàn)。只要想想，如果你需要一個實時的現(xiàn)實。在20w人在線的直播間發(fā)消息，IM的出口帶寬有多大，可以 不能通過添加機器級擴展來解決。無論你是否使用各種方法來減少每封郵件的大小，總有一個數(shù)量級是你可以做到的。;t b
開直播前的推流怎么做？
如果用于流式傳輸，音頻和視頻數(shù)據(jù)必須通過傳輸協(xié)議封裝并轉(zhuǎn)換成流式數(shù)據(jù)。常用的流媒體協(xié)議包括RTSP、RTMP、HLS等。RTMP傳輸?shù)难舆t通常為1-3秒。RTMP也成為手機直播中最常用的流媒體協(xié)議，對實時性要求很高。最后，音視頻流數(shù)據(jù)通過一定的Qos算法推送到網(wǎng)絡，由CDN分發(fā)。直播場景下，網(wǎng)絡不穩(wěn)定是很常見的。這時，就需要Qos來保證用戶 網(wǎng)絡不穩(wěn)定時看直播的體驗。通常在錨端和廣播端設置緩存，使比特率統(tǒng)一。此外，針對實時變化的網(wǎng)絡條件，動態(tài)比特率和幀率也是最常用的策略。當然，它 從網(wǎng)絡傳輸?shù)慕嵌葋碚f，完全靠自己是不現(xiàn)實的。It 最好的選擇是找一家提供流媒體服務的CDN服務商來提供解決方案。請參考文章開頭介紹的云視頻服務商。據(jù)了解，阿里云是國內(nèi)唯一能自主研發(fā)CDN緩存服務器的廠商，性能還是很有保障的。通常大部分直播平臺都會同時接入多個視頻云服務商，這樣就可以互相準備好流線。流媒體后優(yōu)化視頻集群，也可以提高直播的流暢性和穩(wěn)定性。趣拍直播SDK依托阿里云 s CDN和趣拍成熟的直播技術(shù)，保證APP的快速訪問。
是如何防御ddos攻擊的？
因為的節(jié)點是分散的，而且每個節(jié)點都有完整的信息，可以驗證其他節(jié)點的有效性 數(shù)據(jù)，針對的DDoS攻擊將更加困難。即使攻擊者突破了某個節(jié)點，剩下的節(jié)點也能正常維護整個系統(tǒng)，可以有效抵御分布式拒絕服務(DDoS)。要打敗公開的或以太坊網(wǎng)絡，你需要以其人之道還治其人之身。如果愿意，你還得以毒攻毒，用挖礦和協(xié)議與之抗衡。如果您有51%的挖掘能力(散列率)，那么您可以是的，但是它 這很貴。而如果你不是一個好的參與者，其他好的參與者很快就會恢復51%的計算能力，重新控制網(wǎng)絡。這里的好處是可以不對稱地攻擊不良參與者。提高攻擊成本和響應速度。
該如何學習大數(shù)據(jù)知識？
我剛開始在學習contact編程的時候，是contact C語言，然后是C，然后是Java。當我第一次接觸Java的時候，我就愛上了它，因為它簡單易懂。接觸JavaWeb后，開始學習一些后端技術(shù)。當時大數(shù)據(jù)很火，我又是數(shù)學出身，所以大數(shù)據(jù)對我來說是個不錯的選擇。慢慢的，我開始接觸大數(shù)據(jù)，從JavaSE開始，然后學習Linux系統(tǒng)，其中Linux里面收錄了CentOS和ubuntu，這兩個我個人覺得都很好用。接下來要學習的是Hadoop，它包含了HDFS(分布式文件系統(tǒng))和MapReduce(并行計算框架)兩大塊。雖然現(xiàn)在MapReduce用的少了，但是學習它對你以后學習更好的并行計算框架會有很多好處。然后可以學習Hive，數(shù)據(jù)倉庫。Hive的底層實現(xiàn)其實是MapReduce。它使用的SQL語言叫做HQL。如果之前學過MySQL數(shù)據(jù)庫，很容易上手。但是，如果你想更好地了解Hive，你需要學習MapReduce。配置單元用于OLAP，不支持事務性。然后，我們將學習HBase 的列族分布式數(shù)據(jù)庫，它支持事務操作，但在實踐中，人們并不 我對此感覺不太好。它是Hadoop上的一個數(shù)據(jù)庫，適合隨機訪問和實時讀寫。但是，在數(shù)據(jù)量很大的情況下，如何更好的將不同來源的數(shù)據(jù)導入到你想要使用的數(shù)據(jù)庫中呢？可以用Sqoop，我個人認為簡單易用方便。
接下來可以學習Flume，這是一個收集日志的分布式框架，可以處理多種類型的文件。然后學習Kafka，這是一個發(fā)布和訂閱消息的實時處理系統(tǒng)。具有高吞吐量的能力。然后可以學習Strom，一個實時流計算框架?？梢愿咚僮ト?shù)據(jù)，進行各種數(shù)據(jù)的并行計算。接下來可以學習Spark。Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等組成。它可以解決批處理、流處理和隨機查詢?nèi)齻€核心問題。Spark確實比MapReduce快很多。畢竟是基于內(nèi)存計算的框架。
接下來可以學習數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等相關(guān)知識。
現(xiàn)在我 陸線 （landlines的縮寫）開始解讀什么是大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)，顧名思義，就是數(shù)據(jù)量大。是什么水平？It 不是幾兆字節(jié)，不是幾千兆字節(jié)，而是幾百千兆字節(jié)，幾兆兆字節(jié)和幾十兆字節(jié)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫所能做到的。;一點也不累?，F(xiàn)在一般用Hadoop技術(shù)，Hive技術(shù)，Spark技術(shù)來處理。
那么大數(shù)據(jù)有什么特點呢？有4o amp；;時鐘。
1.數(shù)據(jù)量大，如文字，來源多樣，如電子書|實體書|雜志|報紙等。他們的數(shù)據(jù)量很大。
2.有各種類型的數(shù)據(jù)，其中一些是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。比如Oracle、MySQL等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一般是結(jié)構(gòu)化的，但也有非結(jié)構(gòu)化的格式，比如HTML、WORD、execl等。
3.他們的價值密度低。讓 讓我們這么說吧。例如，如果你觀看一段數(shù)據(jù)，它不會 t看起來價值不大，但是分析完所有數(shù)據(jù)之后呢？那里 總是有重要的事情需要挖掘。
大數(shù)據(jù)的特征
4.處理這些數(shù)據(jù)的速度應該很快。比如基于Hadoop技術(shù)的MapReduce計算框架，比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫處理速度更快，吞吐量特別大。比如Spark比Hadoop內(nèi)存快100倍，磁盤快10倍。
大數(shù)據(jù)處理和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理有什么區(qū)別？
就是用所有的數(shù)據(jù)去分析，得出結(jié)論，去思考，才能知道它的好處。
大數(shù)據(jù)的應用？？？
可以做推薦系統(tǒng)，像電商，影視類app。你平時關(guān)注什么樣的產(chǎn)品，或者瀏覽，或者觀看，或者看主片？經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析和處理，這些app會推薦類似的產(chǎn)品或影片。
銷售方面，我想大家都聽說過一個例子，就是紙尿褲和啤酒的銷售。
反欺詐在銀行中的應用。經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)分析，可以得出造假的特征，根據(jù)這些特征，可以更大的概率確定是不是造假。
在人工智能方面，像谷歌 s阿爾法狗，無人駕駛汽車駕駛等。，這些都是利用大數(shù)據(jù)。
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新聞標題：我想做視頻直播app？（開直播前的推流怎么做？）
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