我正在为android开发H264H/W加速视频解码器。到目前为止，我已经使用了一些库MediaCodec、Stagefright、OpenMaxIL、OpenMaxAL和FFmpeg。经过一番研究，我发现-我找到了一个greatresource将stagefright与FFmpeg一起使用，但我不能使用FFmpeg至于它的许可证，它对分布式软件有很大的限制。(或者可以从这种方法中丢弃FFmpeg吗？)我不能将MediaCodec用作它的JavaAPI，我必须通过C++层的JNI调用它，这相对较慢而且我不允许。我无法使用OpenMaxAL，因为它仅支持通过缓冲队列解码MPEG-2传输流
我知道YouTubeAPIv3，它允许您创建新的直播事件，然后您需要将广播与流绑定(bind)、手动更改状态等...以便发布您的直播事件。但是...我注意到，当远程编码器停止向流发送视频时，事件会继续运行。它会一直运行，直到您手动停止流。我想知道是否有任何方法可以在我的编码器崩溃或我按下正在推送视频的移动应用程序中的主页按钮时自动停止流。如果您的编码器应用程序在流式传输期间中断，并且您没有机会告诉YouTube流式传输已结束，您会怎么做？显然，在您手动更改状态之前，它会一直流式传输垃圾。对此有何建议？ 最佳答案 我还开发了一个与Yo
我正在构建一个iOS应用程序，它在其中一个功能中实现了反向地理编码，以通过用户在map上的手势点击获取街道地址。当使用CLGeocoder的反向地理编码功能运行应用程序时，我只能获得城市和国家/地区的详细信息。在某些情况下，在主要道路上，我能够获得主要道路名称。我认为此限制来自GoogleMapsapi。但是当我测试这个示例时，(http://gmaps-samples.googlecode.com/svn/trunk/geocoder/reverse.html)我能够获得更准确和详细的信息，例如街道号码和名称和邮政编码。这是CLGeocoder的限制吗？如果是这样，我该如何在我的应用
我正在准备CLOUDERA认证，有时很难记住Sqoop导入过程中使用的压缩编解码器。例如:org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec.考试期间不允许我使用谷歌。在考试的时候，有没有办法检索这些信息？目前我使用的是ClouderaQuickstartVM，在Mapred-site.xml中没有找到这个信息。我在哪里可以找到相同的？ 最佳答案 我相当确定您可以访问Cloudera文档https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-14-x/t
给定一个压缩文件，写在hadoop平台上，格式如下:阿芙罗Parquet序列文件如何找到使用的压缩编解码器？假设使用以下压缩编解码器之一(并且文件名中没有文件扩展名):活泼Gzip(Avro不支持)Deflate(Parquet不支持) 最佳答案 Parquet的Java实现包括parquet-tools实用程序，它提供了多个命令。查看其documentationpage用于构建和入门。各个命令的更详细描述由parquet-tools本身打印。您要查找的命令是meta。这将显示各种元数据，包括压缩。您可以找到示例输出here,显示S
我写了一个原生的hadoop压缩编解码器。为了让它与hadoop一起工作，我需要将其原生(C代码)编译为libhadoop.so。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 你不需要将它编译成libhadoop.so:编译你自己的.so并分发到你的集群节点(与当前的libhadoop.so相同的目录中我假设您还编写了自己的CompressionCodec(类似于GzipCodec)-向此代码添加一个静态block，它尝试使用System.loadLibrary("mylibrary");(用于名为libmylibrary.so的库)。修改您的
我正在对一堆gzip压缩的输入文件运行Hadoop作业。Hadoop应该很容易处理这个...mapreduceinjava-gzipinputfiles不幸的是，在我的例子中，输入文件没有.gz扩展名。我正在使用CombineTextInputFormatClass，如果我将它指向非gzip文件，它可以很好地运行我的工作，但如果我将它指向gzip文件，我基本上只会得到一堆垃圾。我已经尝试搜索了很长一段时间，但我唯一找到的是其他人问我同样的问题，但没有答案...HowtoforceHadooptounzipinputsregadlessoftheirextension?有人有什么东西吗？
您好，我有一个MR2作业，它将使用snappy压缩的avro数据作为输入，对其进行处理并将数据输出到avro格式的输出目录中。期望这个输出avro数据也应该被快速压缩，但事实并非如此。MR作业是仅限map的作业。我在我的代码中设置了以下属性conf.set("mapreduce.map.output.compress","true");conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");但输出仍然不是快速压缩 最佳答案
我在YARN上运行ApacheSpark(1.3.0)。YARN_CONF_DIR指向YARN配置。core-site.xml从该目录加载。它包括io.compression.codecs的设置，此列表包括com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec，它不包含在预构建的Spark中。这会在启动时导致ClassNotFoundException。作为解决方法，我们可以使用修改后的core-site.xml运行，或者我们可以使用--jars包含所需的Jar文件。这些解决方法都不是很可靠。我不是YARN集群的管理员。集群管理员可以在我不知情的情况下对core-sit
我正在尝试弄清楚如何将编解码器传递给ApacheSpark中的saveAsSequenceFile方法。下面是我试图运行的代码。我正在运行Scala2.10.4、Spark1.0.0、Java1.7.60和ApacheHadoop2.4.0。valrdd:RDD[(String,String)]=sc.sequenceFile(secPath,classOf[Text],classOf[Text]).map{case(k,v)=>(k.toString,v.toString)}valsortedOutput=rdd.sortByKey(true,1)sortedOutput.saveA
