我想做视频直播app？（开直播前的推流怎么做？）

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1、我想做视频直播app？

我曾经在开发过直播的核心流程。我想和大家分享一下我之前的一些经历。

1.推拉流，编解码，秒开，高斯模糊，连续播放，回声消除，卡顿，第一帧丢失，直播间黑屏。可能你需要对这种音视频技术有所了解，或者你的团队有所了解。你需要了解rtmp协议，cdn加速，云混合流，音视频的基本格式。当然，你不知道。;不需要从头到尾实现这些，但是你需要。

2.送礼的核心交易流程，与JD.COM淘宝等实物货币交易流程的实现逻辑不一致。目前主流的直播平台都有代币的概念，比如shark 斗鱼和老虎的鱼鳍。;老虎的谷粒 的牙齿等。，也不存在去库存的问题。分布式交易一致性的问题还是相对于电商来说的，场景处理简单，但是数据一致，防盗，高并发，有时候甚至比电商平台还要差。特别是高峰期的送礼比较高，需要在设计中仔细考虑。后期的对账、共享和财务系统也需要在开发初期进行精心设计和考虑，保证系统具有一定的灵活性和可扩展性。

3.在直播间玩。直播间的很多玩法都和送礼密切相关。所以在送礼扣除代币的基础上，应该有MQ来派发事件。如果送礼成功，可能会使用MQ的扇出模式，消费者会很多。可能你需要计算用户等级、主播等级、直播间的大额礼物播放、用户主播的任务完成情况、某某活动完成情况、排名情况，这些都会带来一系列的变化。你的建筑

4.直播间信息，左上角的主播信息，用户和主播的关注系统，排名信息，观众，实时用户列表，公屏信息，弹幕信息，入口通知，用户信息，如房管，粉丝卡，奖牌，等级等。，都需要实现。事情比较复杂，实现难度也不是很低。

5.IM设计，你送一份礼物，礼物的效果语言在其他人身上是可见的。;你给其他人发了一个弹幕。;这需要TCP长连接来实现。如何实现一个高可用的IM，也是你所思考和实现的。切换直播间，即时IM系统中的实时用户组管理非常实时，消息可以 不要送错或错过。

6.消息降级，当IM宕机时，如何保持消息的可用性？这可以通过使用客户端 的定期轮询，每1秒或2秒发出一次HTTP请求，并获取消息。用户没有感知，用户体验没有太大差别，可用性也不会因为IM问题而降低。请注意，这不是可选方案，而是你必须思考和实现的技术实现。只要想想，如果你需要一个实时的现实。在20w人在线的直播间发消息，IM的出口带宽有多大，可以 不能通过添加机器级扩展来解决。无论你是否使用各种方法来减少每封邮件的大小，总有一个数量级是你可以做到的。;t b

2、开直播前的推流怎么做？

如果用于流式传输，音频和视频数据必须通过传输协议封装并转换成流式数据。常用的流媒体协议包括RTSP、RTMP、HLS等。RTMP传输的延迟通常为1-3秒。RTMP也成为手机直播中最常用的流媒体协议，对实时性要求很高。最后，音视频流数据通过一定的Qos算法推送到网络，由CDN分发。直播场景下，网络不稳定是很常见的。这时，就需要Qos来保证用户 网络不稳定时看直播的体验。通常在锚端和广播端设置缓存，使比特率统一。此外，针对实时变化的网络条件，动态比特率和帧率也是最常用的策略。

当然，它 从网络传输的角度来说，完全靠自己是不现实的。It 最好的选择是找一家提供流媒体服务的CDN服务商来提供解决方案。请参考文章开头介绍的云视频服务商。据了解，阿里云是国内唯一能自主研发CDN缓存服务器的厂商，性能还是很有保障的。通常大部分直播平台都会同时接入多个视频云服务商，这样就可以互相准备好流线。流媒体后优化视频集群，也可以提高直播的流畅性和稳定性。趣拍直播SDK依托阿里云 s CDN和趣拍成熟的直播技术，保证APP的快速访问。

3、是如何防御ddos攻击的？

因为的节点是分散的，而且每个节点都有完整的信息，可以验证其他节点的有效性 数据，针对的DDoS攻击将更加困难。即使攻击者突破了某个节点，剩下的节点也能正常维护整个系统，可以有效抵御分布式拒绝服务(DDoS)。

要打败公开的或以太坊网络，你需要以其人之道还治其人之身。如果愿意，你还得以毒攻毒，用挖矿和协议与之抗衡。如果您有51%的挖掘能力(散列率)，那么您可以是的，但是它 这很贵。而如果你不是一个好的参与者，其他好的参与者很快就会恢复51%的计算能力，重新控制网络。这里的好处是可以不对称地攻击不良参与者。提高攻击成本和响应速度。

4、该如何学习大数据知识？

我刚开始在学习contact编程的时候，是contact C语言，然后是C，然后是Java。当我第一次接触Java的时候，我就爱上了它，因为它简单易懂。接触JavaWeb后，开始学习一些后端技术。当时大数据很火，我又是数学出身，所以大数据对我来说是个不错的选择。

慢慢的，我开始接触大数据，从JavaSE开始，然后学习Linux系统，其中Linux里面收录了CentOS和ubuntu，这两个我个人觉得都很好用。接下来要学习的是Hadoop，它包含了HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(并行计算框架)两大块。虽然现在MapReduce用的少了，但是学习它对你以后学习更好的并行计算框架会有很多好处。然后可以学习Hive，数据仓库。Hive的底层实现其实是MapReduce。它使用的SQL语言叫做HQL。如果之前学过MySQL数据库，很容易上手。但是，如果你想更好地了解Hive，你需要学习MapReduce。配置单元用于OLAP，不支持事务性。然后，我们将学习HBase 的列族分布式数据库，它支持事务操作，但在实践中，人们并不 我对此感觉不太好。它是Hadoop上的一个数据库，适合随机访问和实时读写。但是，在数据量很大的情况下，如何更好的将不同来源的数据导入到你想要使用的数据库中呢？可以用Sqoop，我个人认为简单易用方便。

接下来可以学习Flume，这是一个收集日志的分布式框架，可以处理多种类型的文件。然后学习Kafka，这是一个发布和订阅消息的实时处理系统。具有高吞吐量的能力。然后可以学习Strom，一个实时流计算框架。可以高速抓取数据，进行各种数据的并行计算。接下来可以学习Spark。Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等组成。它可以解决批处理、流处理和随机查询三个核心问题。Spark确实比MapReduce快很多。毕竟是基于内存计算的框架。

接下来可以学习数据分析、数据挖掘、机器学习等相关知识。

现在我 陆线 （landlines的缩写）开始解读什么是大数据？

大数据，顾名思义，就是数据量大。是什么水平？It 不是几兆字节，不是几千兆字节，而是几百千兆字节，几兆兆字节和几十兆字节，这是传统数据库所能做到的。;一点也不累。现在一般用Hadoop技术，Hive技术，Spark技术来处理。

那么大数据有什么特点呢？有4o amp；;时钟。

1.数据量大，如文字，来源多样，如电子书|实体书|杂志|报纸等。他们的数据量很大。

2.有各种类型的数据，其中一些是结构化数据。比如Oracle、MySQL等传统数据库中的数据一般是结构化的，但也有非结构化的格式，比如HTML、WORD、execl等。

3.他们的价值密度低。让 让我们这么说吧。例如，如果你观看一段数据，它不会 t看起来价值不大，但是分析完所有数据之后呢？那里 总是有重要的事情需要挖掘。

大数据的特征

4.处理这些数据的速度应该很快。比如基于Hadoop技术的MapReduce计算框架，比传统的数据库处理速度更快，吞吐量特别大。比如Spark比Hadoop内存快100倍，磁盘快10倍。

大数据处理和传统数据处理有什么区别？

就是用所有的数据去分析，得出结论，去思考，才能知道它的好处。

大数据的应用？？？

可以做推荐系统，像电商，影视类app。你平时关注什么样的产品，或者浏览，或者观看，或者看主片？经过大数据分析和处理，这些app会推荐类似的产品或影片。

销售方面，我想大家都听说过一个例子，就是纸尿裤和啤酒的销售。

反欺诈在银行中的应用。经过大量的数据分析，可以得出造假的特征，根据这些特征，可以更大的概率确定是不是造假。

在人工智能方面，像谷歌 s阿尔法狗，无人驾驶汽车驾驶等。，这些都是利用大数据。

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