使用Linux媒体控制器构建Wayland/Weston渲染器

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"该文档是IGEL公司技术咨询团队关于使用Linux媒体控制器为Wayland/Weston渲染器的深入解析,作者Takanari Hayama。文档涵盖了Wayland/Weston概述、将Weston移植到R-Car平台、为何选择Linux媒体控制器渲染器、Linux媒体控制器框架、V4L2渲染器设计以及结论。" 在Wayland/Weston生态系统中,Weston是一个参考实现的Wayland compositor,它扮演着核心角色,连接着Wayland客户端和硬件。Weston的架构由几个关键组件组成:Wayland客户端、Compositor Core、Renderer(如OpenGL)以及Shell(如桌面环境)。Wayland客户端通过Wayland协议与Weston服务器进行通信,而服务器端则处理这些请求并管理显示。 当使用DRM(Direct Rendering Manager)后端时,Weston的工作流程如下:Wayland客户端的应用程序通过Wayland客户端库与Weston交互,然后Weston内部的服务器端处理这些请求。OpenGL/ES用于渲染,compositor-drm和gl-renderer组件负责与GPU驱动进行通信,以完成画面的合成。此外,shell组件提供了桌面环境的接口,而libgbm和libdrm库则帮助处理图形缓冲区管理和设备访问。整个系统依赖于用户空间和内核空间的交互,包括wayland协议、DRM/KMS驱动以及硬件的GPU驱动。 Linux媒体控制器(Linux Media Controller,LMC)框架的引入是为了提供更灵活的多媒体硬件访问和控制。在Wayland/Weston中,使用Linux媒体控制器渲染器的主要原因是它能更好地整合视频捕获和播放功能,简化硬件资源的管理,并提高效率。LMC允许开发者利用V4L2(Video for Linux version 2)接口来控制视频输入/输出设备,为Wayland compositor提供了统一的媒体处理方法。 V4L2渲染器设计部分可能涉及如何利用V4L2 API来实现高效的视频流处理,包括解码、编码和帧缓冲管理。这种设计可以确保Weston在处理多媒体内容时的流畅性和低延迟。 总结来说,这篇文档对于理解Wayland/Weston如何与底层硬件集成,特别是通过Linux媒体控制器框架和V4L2接口来优化渲染过程,提供了宝贵的见解。这对于那些希望在嵌入式系统,如R-Car平台上运行Wayland/Weston的开发者来说,是非常重要的参考资料。

print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件,将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束,开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句,得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

2023-06-08 上传