如何使用API提交转码任务?

简介: 当常规的转码工作流无法满足用户的场景时,需用户自己判断业务逻辑,并使用API提交转码任务。例如:并不是所有的视频都需要转码,不同视频需要设置不同的转码配置。本文将介绍API提交转码任务的方法。

当常规的转码工作流无法满足用户的场景时,需用户自己判断业务逻辑,并使用API提交转码任务。例如:并不是所有的视频都需要转码,不同视频需要设置不同的转码配置。本文将介绍API提交转码任务的方法。

使用API转码可以实现:

  • 自定义业务逻辑,灵活提交转码作业
  • 功能强大,支持转码、转封装、水印、支持HLS-AES128标准加密、剪辑等功能
  • 转码任务执行完成,支持向指定的消息队列或消息通知发送执行信息
  • 支持URL播放

架构图如下所示:

API_1

解析

1.配置转码模板、水印模板、设置管道消息通知

2.上传视频到OSS

3.调用API,提交转码作业

4.等待媒体转码完成,并发送完成消息到队列

5.播放

使用限制

  • 一个转码作业生成一个输出文件,允许批量提交作业。
  • API转码支持HLS-AES128标准加密,暂不支持阿里云私有加密。
  • API转码支持URL播放,不支持媒体ID播放。需用户自己关联多个格式的多个清晰度输出,实现多清晰度自动切换、多格式支持等逻辑

准备工作

需要自定义转码模板(按需),进入媒体转码控制台设置
自定义水印模板(按需),进入媒体转码控制台设置

实现步骤

1.输入文件上传到OSS(多种上传方案:oss控制台上传,使用OSS相关上传工具上传,上传SDK)

2.设置管道消息队列通知

3.提交转码任务

4.在获取到消息后,调用“查询转码作业”接口查询作业执行结果,获取输出文件URL

5.通过URL播放视频

搭建一个给视频添加水印的应用服务

JAVA源代码下载

相关实践学习
借助OSS搭建在线教育视频课程分享网站
本教程介绍如何基于云服务器ECS和对象存储OSS,搭建一个在线教育视频课程分享网站。
目录
相关文章
|
5月前
|
存储 算法 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之在Flink Stream API中,可以在任务启动时初始化一些静态的参数并将其存储在内存中吗
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
119 4
|
6天前
|
API Python
4. salt-api请求salt-minion执行任务 tornado超时报错
4. salt-api请求salt-minion执行任务 tornado超时报错
|
3月前
|
自然语言处理 PyTorch API
`transformers`库是Hugging Face提供的一个开源库,它包含了大量的预训练模型和方便的API,用于自然语言处理(NLP)任务。在文本生成任务中,`transformers`库提供了许多预训练的生成模型,如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过`pipeline()`函数方便地加载和使用,而`generate()`函数则是用于生成文本的核心函数。
`transformers`库是Hugging Face提供的一个开源库,它包含了大量的预训练模型和方便的API,用于自然语言处理(NLP)任务。在文本生成任务中,`transformers`库提供了许多预训练的生成模型,如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过`pipeline()`函数方便地加载和使用,而`generate()`函数则是用于生成文本的核心函数。
|
4月前
|
DataWorks 安全 API
DataWorks产品使用合集之有api或者是sdk可以获取到 dataworks 的任务运行的结果吗
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
25 1
|
5月前
|
XML API 数据格式
工作流JBPM操作API组任务
工作流JBPM操作API组任务
39 1
|
5月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之是否可以使用 DataStream API 或 Flink SQL 开发任务
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
11月前
|
编解码 安全 Java
互联网并发与安全系列教程(10) -基于URL转码方式实现API设计
互联网并发与安全系列教程(10) -基于URL转码方式实现API设计
52 0
|
5月前
|
API 数据库
工作流JBPM操作API办理任务&流程变量
工作流JBPM操作API办理任务&流程变量
39 0
|
5月前
|
API 数据库
工作流JBPM操作API启动实例&查询任务
工作流JBPM操作API启动实例&查询任务
46 0
|
5月前
|
存储 关系型数据库 API
Python 任务自动化工具:nox 的配置与 API
Python 任务自动化工具:nox 的配置与 API
45 0