# 1.创建目录 [root@summer exporter]# mkdir -p /opt/exporter [root@summer exporter]# cd /opt/exporter # 2.解压 [root@summer src]# tar -zxvf redis_exporter-v1.13.1.linux-amd64.tar.gz redis_exporter-v1.13.1.linux-amd64/ redis_exporter-v1.13.1.linux-amd64/README.
Oracle Linux 8.0 发布了，更新包中包括基础 BaseOS 和 Application Streams，其中 BaseOS 提供运行环境的用户空间，Application Streams 提供了一系列以往分发在软件集中的应用，以及可在用户空间内运行的其它产品和程序。
Node.js streams have a reputation for being hard to work with, and even harder to understand. Well I’ve got good news for you — that’s no longer the case.
节选自《Netkiller Testing 手札》网络测试章节 第 14 章 网络测试 目录 14.1. iperf3 - perform network throughput tests 14.1.1. Server 14.1.2. Client 14.2. Clumsy 差网络环境模拟工具 14.1. iperf3 - perform network throughput tests Measurement tool for TCP/UDP bandwidth performance Iperf
Redis 5.0 全新的数据类型：streams，官方把它定义为：以更抽象的方式建模日志的数据结构。Redis的streams主要是一个append only的数据结构，至少在概念上它是一种在内存中表示的抽象数据类型，只不过它们实现了更强大的操作，以克服日志文件本身的限制。
CentOS项目是对Red Hat Enterprise Linux的100％兼容的重建，完全符合Red Hat的重新发布要求，并发布了一个新版本：CentOS 8.0.1905，适用于所有受支持的体系结构。
Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.
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Node.js的stream模块是有名的应用困难，更别说理解了。那现在可以告诉你，这些都不是问题了。
系统配置：Linux CentOS 5、Oracle Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0、表级单向流复制 问题现象：流复制失效，源表更新，目标表没有更新 排错过程：
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缓冲区简单来说是内存空间的一部分。也就是说，在内存空间中预留了一定的存储空间，这些存储空间用来缓冲输入或输出的数据，这部分预留的空间就叫做缓冲区。
通过Kafka的快速入门 https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11150927.html
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
做了一个CTF题目，遇到了一些有趣的东西，所以写了这篇文章记录了一下。 但是我却不明白造成这个问题的原因在哪里，所以不知道给文章起什么标题，就姑且叫这个非常宽泛的名字吧。
在QT for Windows 下编程时，经常因为一些中文路径、带空格的路径导致一些问题出现。
Node.js 是能够在服务器端运行 JavaScript 的开放源代码、跨平台 JavaScript 运行环境。Node.js 由Node.js Foundation（已与JS Foundation合并为OpenJS Foundation）持有和维护，亦为 Linux 基金会的项目。Node.js 采用 Google 开发的 V8 运行代码，使用事件驱动、非阻塞和异步输入输出模型等技术来提高性能，可优化应用程序的传输量和规模。这些技术通常用于资料密集的即时应用程序。
上一篇文章写道直接将视频流保存裸流到文件，尽管裸流文件有一定的好处，但是 毕竟大部分用户需要的不是裸流而是MP4视频文件，所以需要将视频流保存成MP4文件，毕竟电脑上的播放器包括默认的播放器，可以直接播放MP4文件，而未必能播放裸流文件，裸流文件需要安装K-Lite解码器才行，关于ffmpeg解码保存成MP4文件，有两种处理方式，一种是先保存成裸流，然后开个后台线程，当裸流文件保存完成以后，自动触发H264转MP4的命令执行，也可以很快的完成转换，另外一种方法就是直接解码的时候保存成MP4文件，两种方法都可以，一般建议后者。
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注意： ①printf函数在stdio.h文件里,需要包含头文件stdio.h ②exit函数在stdlib.h文件里,需要包含头文件stdlib.h文件 ③‘\n'除了换行的作用外,还有刷新缓冲区的功能 ④关于main函数的写法,读者可能见过很多种,包括 void main(void) void main() int main() int main(void) int main(int agrc, char** argv)// char* agrv[] 编者在这里建议读者使用后面两种写法,严格上讲这两种才是标准的。
Red Hat OpenShijft Container Platform (OpenShift)是一个容器应用程序平台，它为开发人员和IT组织提供了一个云应用程序平台，用于在安全的、可伸缩的资源上部署新应用程序，而配置和管理开销最小。
最开始做的ffmpeg保存视频文件，就是直接保存的裸流数据，裸流数据一般是H264格式的数据，这种数据文件可以用部分播放器播放，由于不是标准的格式，很多播放器其实不支持的，需要安装对应的解码器才行。后面发现安装好K-Lite解码器后，连系统自带的播放器都可以正常播放H264视频流文件，而且如果同步保存了同名文件的aac音频文件放在同目录下的话，声音都能正常同步播放，可能这是播放器做的处理吧。
由此可知，Intel i7-7700CPU支持AVX2指令集，但是不支持AVX-512指令集。 AVX512-IFMA为Intel AVX512指令集的一个extension扩展集，主要用于加速整数运算。 根据https://medium.com/@hdevalence/even-faster-edwards-curves-with-ifma-8b1e576a00e9 可知，其基于AVX512-IFMA的实现是AVX2速度的1.5倍。
在SGA中每一个单独的组件究竟需要多少内存呢？在Oracle 10g 中可以自动化管理大多数SGA参数。
FFmpeg是一款开源的音视频库，提供了处理音视频文件、转码、解码、编码、播放等功能。它是一个完整的跨平台解决方案，支持多种音视频格式，并提供多种API和工具来处理音视频数据。
对于standalone/freerto应用程序， 在BSP工程的Board Support Package Setting里，可以配置STDOUT/STDIN的物理设备。在standalone或者freertos标签窗口的STDOUT/STDIN的选项下，有none, uart0, uart1, psu_coresight_0等选项。选中psu_coresight_0，重新编译工程。 然后运行工程，打开Xilinx xsct，连接单板，选择“Cortex-A53 #0”，执行jtagterminal，就会启动一个窗口，显示通过psu_coresight_0打印的字符串。
上篇文章，介绍了FFmpeg的交叉编译，以及在嵌入式Linux平台，运行ffmpeg指令来播放视频。
CentOS 是基于 Red Hat Enterprise Linux (RHEL / 业界最知名的发行版) 源代码再编译出来的免费版，因此不仅继承 RHEL 优越的稳定性（与 Debian 不分上下），还提供免费更新，因此在服务器提供商、中小型公司中装机量几乎是最大最流行的 Linux 系统，现在也已正式加入红帽公司。从事互联网技术的同学，CentOS 应该是值得你深入了解学习研究的……
stream是数据集合，与数组、字符串差不多。但stream不一次性访问全部数据，而是一部分一部分发送/接收（chunk式的），所以不必占用那么大块内存，尤其适用于处理大量（外部）数据的场景
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 技术审校：刘歧 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 ffprobe Easy-Tech #038# 在我的视频处理工具箱里，ffprobe有着非常重要的地位！在FFmpeg库中，ffprobe堪称视频信息提取或视频检测的“瑞士军刀”。下面是FFmpeg文档对ffprobe的简单描述： ffprobe从多媒体流中
最近在做一个打印清单的，但是rdlc报表自带的工具栏中的打印按钮只有在ie内核下的浏览器才可以使用（其他的就会 隐藏），这导致了使用火狐和谷歌浏览器还有使用linux系统的客户打印成了问题，于是就自己百度搜，谷歌搜，然后就解决了，下面放上源码
前面已经讲到如何在Linux环境下编译FFmpeg以及在Android项目中使用，这一节就开始真正的使用FFmpeg。在Android平台下用FFmepg解析视频文件并进行RTMP推流。如果对FFmpeg基础不熟或者不知道如何在Android项目中使用，请先阅读流媒体专栏里之前的文章。 注意：这里的工程沿用Linux下FFmpeg编译以及Android平台下使用里的工程和结构。
通过流我们可以将一大块数据拆分为一小部分一点一点的流动起来，而无需一次性全部读入，在 Linux 下我们可以通过 | 符号实现，类似的在 Nodejs 的 Stream 模块中同样也为我们提供了 pipe() 方法来实现。
官方中文的发行说明：https://wiki.centos.org/Manuals/ReleaseNotes/CentOS8.1905
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
概括的说，Reactive Streams 是个规范，它规范了“有非阻塞背压机制的异步的流处理”。挺简单的定义，但是能够真正正确理解异步、非阻塞并不容易，以后单独开写一篇。实际上Reactive Streams规范或者说它的第三方代码实现包含的内容更加丰富：除了non-blocking，还有：Composable、Deferred、Flow Controll、Resilient、Interruptible。
Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。 下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。
前面介绍了Oracle的基本参数，从这节开始讲其他的参数，参数从v$parameter中提取
① 获取音视频流信息 : avformat_find_stream_info ( ) , 在 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 ) 博客中 , FFMPEG 初始化完毕后 , 获取了音视频流 , 本博客中讲解获取该音视频流对应的编解码器 , 从获取该音视频流开始 ;
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
微软的代号为Casablanca的C++ REST SDK已经基于Apache许可证开源。它被描述为“微软为了以原生代码支持基于云的客户端/服务器通信所做的努力，采用了现代异步C++ API设计”。该产品使用C++11实现，微软希望提供一种更简单的编写客户端HTTP代码的方法。 Casablanca支持多个平台，除了Windows 7、Windows 8之外还支持Linux。微软的开发人员Artur Laksberg提到，对WinXP和Vista的支持正在开发之中。该产品的另一个亮点是支持异步操作。微软在公
Java 8 Streams 是一个非常强大的功能，它提供了一种简洁、优雅的方式来处理数据集合。通过使用 Streams，我们可以轻松地过滤、映射、排序、聚合等操作数据。本教程将介绍 Streams 的基本概念，以及如何在 Java 8 中使用 Streams。本教程还包括许多代码示例，以帮助您更好地理解 Streams 的工作方式。
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展，大数据计算已深入人心，最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架，采用中心化的 Master-Slave 架构，依赖和部署比较重，每个任务也有较大开销，有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎，除了消息队列，无额外依赖，对过滤场景做了大量优化，性能提升 3-5 倍，资源节省 50%-80%。
本文介绍了什么是Stream，以及基于Stream的流处理框架和工具。Stream是一种基于事件驱动的编程模型，可以用于处理异步数据流。在Node.js中，Stream的API是基于Node.js的I/O事件机制实现的。通过使用Stream，我们可以处理大量的异步数据流，例如在Web开发中，可以使用Stream来处理HTTP请求和响应。在Node.js中，可以使用Stream来处理异步操作，例如读写文件、网络编程等。在Stream处理异步数据流时，可以使用各种流处理框架和工具，例如Node.js内置的Transform和PassThrough流处理框架，以及第三方框架如through2、readable-stream等。通过使用Stream和流处理框架，我们可以提高代码的可读性和可维护性，并提高代码的性能和稳定性。
最后一个脚本是执行另一个脚本：kafka-run-class.sh，这个脚本的内容比较复杂了。
本文所使用 Redis 版本为 5.0.5 。如果使用更早的 5.x 版本，有些 API 使用效果，与本文中描述略有不同。
RedHat8在5月7号正式发布后，就一直期待CentOS新版本的发布，今天终于发布了，迫不及待的尝鲜
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