Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >问答首页 >实时音视频是否可以小程序、APP端互通?

实时音视频是否可以小程序、APP端互通?

提问于 2018-08-02 01:43:44
回答 1关注 0查看 608

目前测试下来 Android可以看到小程序拨打的视频内容 小程序无法看到Android拨打的视频内容

回答 1

用户1130739

精选回答

发布于 2018-09-11 08:45:13

最新版的EMR支持 flink 1.2.0、strom 1.1.0、spark 2.2.1 中的 spark streaming,相关程序的开发与原生版本一致,可以参考https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/ 、 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/ 、 https://spark.apache.org/docs/2.2.1/streaming-programming-guide.html。

同时,腾讯云也提供 流计算 产品,专门满足客户的实时计算需求。产品介绍页:https://cloud.tencent.com/product/scs。

和开发者交流更多问题细节吧,去 写回答
相关文章
流式计算的代表:Storm、Flink、Spark Streaming
Spark Streaming 巧妙地利用了 Spark 的分片和快速计算的特性,将实时传输进来的数据按照时间进行分段,把一段时间传输进来的数据合并在一起,当作一批数据,再去交给 Spark 去处理。
Michael阿明
2021/09/06
1.2K0
流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转
Albert陈凯
2018/04/04
9640
流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza
流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转发数据
CSDN技术头条
2018/02/09
1.1K0
流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza
001. Flink产生的背景以及简介
实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求,假如业务需求是延迟不超过10ms,而你的处理延迟为15ms,就不能算实时处理,而假如业务要求处理数据的延迟为30min,而你的数据可以在20min内计算出来,这也算实时处理。
CoderJed
2019/08/02
2.2K0
【云计算】流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。
Luga Lee
2022/03/25
1.8K0
【云计算】流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza
说好的团队为质量负责呢?
在蓝鲸项目,似乎大家对质量的关注意识有些欠缺,于是在项目上的不同角色、不同工作年限的人之间采样做了一次访谈,上面这个问题就是其中访谈的问题之一。有同事曾提醒我说这种题就是送分题,肯定不会有人回答不出。可是,事实并非如此…
测试开发社区
2019/09/30
8630
说好的团队为质量负责呢?
大数据Flink进阶(四):Flink应用场景以及其他实时计算框架对比
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
Lansonli
2023/03/18
3.4K0
大数据Flink进阶(四):Flink应用场景以及其他实时计算框架对比
storm流式处理框架
版权声明:如需转载本文章,请保留出处! https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/89966108
周小董
2019/05/15
1K0
storm流式处理框架
基于JStorm开发一个实时计算平台
实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么,到底什么是实时流式计算呢?谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征:
用户7533190
2020/07/06
9910
那些年我们用过的流计算框架
数据时代,从数据中获取业务需要的信息才能创造价值,这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中,总是先收集数据,然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query,得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理,但是结果却非常紧凑,尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题,类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此,一种新的数据计算结构---流计算方式出现了,它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送
CSDN技术头条
2018/02/08
4.3K0
那些年我们用过的流计算框架
AntDB“超融合+流式实时数仓”,谈传统数据库与流计算的有机融合
据统计,在信息化时代的今天,人们一天所接触到的信息量,是古人一辈子所能接收到的信息量的总和。当今社会中除了信息量“多”以外,人们对信息处理的“效率”和“速度”的要求也越来越高。譬如,对于很多企业决策者来说,在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯,现在慢慢转变为利用实时可视化的方式来随时分析企业当前的经营状况。
亚信AntDB数据库
2023/03/03
5870
浅谈Storm流式处理框架
http://blog.csdn.net/fanyun_01/article/details/50921678
bear_fish
2018/09/20
9860
浅谈Storm流式处理框架
2015 Bossie评选:最佳的10款开源大数据工具
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项,根据这些软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具,像S
我是攻城师
2018/05/14
1.4K0
【极客说第一期】面向未来的数据处理--实时流处理平台的实践分享
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
极客说
2018/09/06
10.4K6
【极客说第一期】面向未来的数据处理--实时流处理平台的实践分享
大数据凉了?No,流式计算浪潮才刚刚开始!
AI 前线导读:本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹,行文轻松活泼,内容通俗易懂,是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》,在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍,非常值得学习。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)
Fayson
2018/10/23
1.4K0
大数据凉了?No,流式计算浪潮才刚刚开始!
【推荐阅读】系统性解读大数据处理框架
微信后台回复:“框架”,获取高清图片 前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且
钱塘数据
2018/03/06
1.3K0
【推荐阅读】系统性解读大数据处理框架
科幻元年2020来了!说好的殖民火星和时光机呢?
在《终结者》中1997年就该出现然而却不断跳票的“天网”,现在施瓦辛格的胸肌都下垂了,而人工智能连个车都开不明白;
CDA数据分析师
2019/12/10
5570
科幻元年2020来了!说好的殖民火星和时光机呢?
独家 | 一文读懂大数据处理框架
前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
数据派THU
2018/01/29
1.7K0
独家 | 一文读懂大数据处理框架
BDCC - Lambda VS Kappa
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理,然后再通过批处理层进行离线处理,最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据,并且可以保证数据的一致性,但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
小小工匠
2023/05/09
3570
BDCC - Lambda VS Kappa
流式计算引擎-Storm、Spark Streaming
目前常用的流式实时计算引擎分为两类:面向行和面向微批处理,其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm,典型特点是延迟低,但吞吐率也低。而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming,其典型特点是延迟高,但吞吐率也高。
凹谷
2020/04/11
2.7K0

相似问题

说好的severless,完全使用云开发怎么过https这关?

1377

JSON实战教程PDF:从入门到精通的数据处理指南?

014

按照文档说的配置好之后登录失败?

2615

你好 地域这是怎么说的呢?

1236

你们的数据处理可以实现吗?

2252
相关问答用户
腾讯云TDP | 先锋会员擅长2个领域
某公司 | 程序员擅长1个领域
新浪微博 | 高级总监擅长4个领域
添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

扫码加入开发者社群
关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例

扫码关注腾讯云开发者公众号
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档