該方案必要工作設定軟體開發套件定義簡單的轉碼工作建立轉碼工作取消轉碼工作列出最近的轉碼工作

在以下位置建立和管理轉碼工作 MediaConvert

JavaScript code example that applies to Node.js execution

這個 Node.js 程式碼範例會說明：

如何指定要搭配使用的區域特定端點。 MediaConvert
如何在 MediaConvert.
如何取消轉碼任務。
如何擷取已完成轉碼任務的 JSON。
如何擷取高達 20 個最近建立任務的 JSON 陣列。

該方案

在此範例中，您可以使用 Node.js 模組來呼叫 MediaConvert 以建立和管理轉碼工作。程式碼會使用 SDK JavaScript 來執行這項作業，方法是使用用 MediaConvert 戶端類別的下列方法：

必要工作

若要設定和執行此範例，請先完成這些任務：

設置項目環境以運行這些節點 TypeScript 示例，並安裝所需AWS SDK for JavaScript的第三方模塊。按照上的說明進行操作 GitHub。
透過使用者登入資料建立共用組態檔。有關提供共用認證檔案的詳細資訊，請參閱 AWSSDK 和工具參考指南中的共用設定和認證檔案。
建立和設定 Amazon S3 儲存貯體，為任務輸入檔案和輸出檔案提供儲存。如需詳細資訊，請參閱《AWS Elemental MediaConvert使用指南》中的為檔案建立儲存空間
將輸入影片上傳到您佈建用於輸入儲存的 Amazon S3 儲存貯體。如需支援的輸入視訊轉碼器和容器清單，請參閱AWS Elemental MediaConvert使用指南中支援的輸入轉碼器和容器。
建立可存 MediaConvert 取輸入檔案和存放輸出檔案的 Amazon S3 儲存貯體的 IAM 角色。如需詳細資訊，請參閱AWS Elemental MediaConvert使用指南中的設定 IAM 許可。

重要

此範例使用電子郵件密碼 6 (ES6)。這需要 Node.js 版本 13.x 或更高版本。要下載並安裝最新版本的 Node.js，請參閱 Node.js 下載。。

但是，如果您更喜歡使用 CommonJS 語法，請參閱JavaScript ES6/共同語法。

設定軟體開發套件

如先前所示設定 SDK，包括下載所需的用戶端和套件。由於每個帳戶都 MediaConvert 使用自訂端點，因此您還必須將用戶MediaConvert端類別設定為使用區域特定端點。若要這麼做，請在 mediaconvert(endpoint) 上設定 endpoint 參數。


// Import required AWS-SDK clients and commands for Node.js
import { CreateJobCommand } from "@aws-sdk/client-mediaconvert";
import { emcClient } from "./libs/emcClient.js";

定義簡單的轉碼工作

創建一個libs目錄，並使用文件名創建一個 Node.js 模塊emcClient.js。將下面的代碼複製並粘貼到其中，以創建 MediaConvert 客戶端對象。以您的地區取代「AWS地區」。將 END POINT 取代為您的 MediaConvert 帳戶端點，您可以在主控台的 [帳戶] 頁面上使用該 MediaConvert 端點。


import { MediaConvertClient } from "@aws-sdk/client-mediaconvert";
// Set the account end point.
const ENDPOINT = {
  endpoint: "https://ENDPOINT_UNIQUE_STRING.mediaconvert.REGION.amazonaws.com",
};
// Set the MediaConvert Service Object
const emcClient = new MediaConvertClient(ENDPOINT);
export { emcClient };

您可以在這裡找到這個範例程式碼 GitHub。

以檔名 emc_createjob.js 建立一個 Node.js 模組。請務必如先前所示設定 SDK，包括安裝所需的用戶端和套件。建立 JSON，定義轉碼任務參數。

這些參數相當詳細。您可以使用AWS Elemental MediaConvert主控台產生 JSON Job 參數，方法是在主控台中選擇工作設定，然後選擇 [工作] 區段底部的 [顯示工作 JSON]。此範例顯示簡單任務的 JSON。

注意

將作業佇列取代為 MediaConvert 作業佇列，將 IAM_ROLE_ARN 取代為 IAM 角色的亞馬遜資源名稱 (ARN)、輸出 _ BUCKET_NAME 以目標值區名稱取代-例如，"s3://OUTPUT_BUCKET_NAME/「，以及輸入值區和檔案名稱的輸入值區和檔案名稱-例如，" s3://INPUT_BUCKET/FILE_NAME」。


const params = {
  Queue: "JOB_QUEUE_ARN", //JOB_QUEUE_ARN
  UserMetadata: {
    Customer: "Amazon",
  },
  Role: "IAM_ROLE_ARN", //IAM_ROLE_ARN
  Settings: {
    OutputGroups: [
      {
        Name: "File Group",
        OutputGroupSettings: {
          Type: "FILE_GROUP_SETTINGS",
          FileGroupSettings: {
            Destination: "OUTPUT_BUCKET_NAME", //OUTPUT_BUCKET_NAME, e.g., "s3://BUCKET_NAME/"
          },
        },
        Outputs: [
          {
            VideoDescription: {
              ScalingBehavior: "DEFAULT",
              TimecodeInsertion: "DISABLED",
              AntiAlias: "ENABLED",
              Sharpness: 50,
              CodecSettings: {
                Codec: "H_264",
                H264Settings: {
                  InterlaceMode: "PROGRESSIVE",
                  NumberReferenceFrames: 3,
                  Syntax: "DEFAULT",
                  Softness: 0,
                  GopClosedCadence: 1,
                  GopSize: 90,
                  Slices: 1,
                  GopBReference: "DISABLED",
                  SlowPal: "DISABLED",
                  SpatialAdaptiveQuantization: "ENABLED",
                  TemporalAdaptiveQuantization: "ENABLED",
                  FlickerAdaptiveQuantization: "DISABLED",
                  EntropyEncoding: "CABAC",
                  Bitrate: 5000000,
                  FramerateControl: "SPECIFIED",
                  RateControlMode: "CBR",
                  CodecProfile: "MAIN",
                  Telecine: "NONE",
                  MinIInterval: 0,
                  AdaptiveQuantization: "HIGH",
                  CodecLevel: "AUTO",
                  FieldEncoding: "PAFF",
                  SceneChangeDetect: "ENABLED",
                  QualityTuningLevel: "SINGLE_PASS",
                  FramerateConversionAlgorithm: "DUPLICATE_DROP",
                  UnregisteredSeiTimecode: "DISABLED",
                  GopSizeUnits: "FRAMES",
                  ParControl: "SPECIFIED",
                  NumberBFramesBetweenReferenceFrames: 2,
                  RepeatPps: "DISABLED",
                  FramerateNumerator: 30,
                  FramerateDenominator: 1,
                  ParNumerator: 1,
                  ParDenominator: 1,
                },
              },
              AfdSignaling: "NONE",
              DropFrameTimecode: "ENABLED",
              RespondToAfd: "NONE",
              ColorMetadata: "INSERT",
            },
            AudioDescriptions: [
              {
                AudioTypeControl: "FOLLOW_INPUT",
                CodecSettings: {
                  Codec: "AAC",
                  AacSettings: {
                    AudioDescriptionBroadcasterMix: "NORMAL",
                    RateControlMode: "CBR",
                    CodecProfile: "LC",
                    CodingMode: "CODING_MODE_2_0",
                    RawFormat: "NONE",
                    SampleRate: 48000,
                    Specification: "MPEG4",
                    Bitrate: 64000,
                  },
                },
                LanguageCodeControl: "FOLLOW_INPUT",
                AudioSourceName: "Audio Selector 1",
              },
            ],
            ContainerSettings: {
              Container: "MP4",
              Mp4Settings: {
                CslgAtom: "INCLUDE",
                FreeSpaceBox: "EXCLUDE",
                MoovPlacement: "PROGRESSIVE_DOWNLOAD",
              },
            },
            NameModifier: "_1",
          },
        ],
      },
    ],
    AdAvailOffset: 0,
    Inputs: [
      {
        AudioSelectors: {
          "Audio Selector 1": {
            Offset: 0,
            DefaultSelection: "NOT_DEFAULT",
            ProgramSelection: 1,
            SelectorType: "TRACK",
            Tracks: [1],
          },
        },
        VideoSelector: {
          ColorSpace: "FOLLOW",
        },
        FilterEnable: "AUTO",
        PsiControl: "USE_PSI",
        FilterStrength: 0,
        DeblockFilter: "DISABLED",
        DenoiseFilter: "DISABLED",
        TimecodeSource: "EMBEDDED",
        FileInput: "INPUT_BUCKET_AND_FILENAME", //INPUT_BUCKET_AND_FILENAME, e.g., "s3://BUCKET_NAME/FILE_NAME"
      },
    ],
    TimecodeConfig: {
      Source: "EMBEDDED",
    },
  },
};

建立轉碼工作

建立工作參數 JSON 之後，呼叫非同步run方法來叫用用MediaConvert戶端服務物件，並傳遞參數。回應 data 中會傳回所建立任務的 ID。


const run = async () => {
  try {
    const data = await emcClient.send(new CreateJobCommand(params));
    console.log("Job created!", data);
    return data;
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

若要執行範例，請在命令提示字元中輸入下列命令。


node emc_createjob.js

這個完整的示例代碼可以在這裡找到 GitHub。

取消轉碼工作


import { MediaConvertClient } from "@aws-sdk/client-mediaconvert";
// Set the account end point.
const ENDPOINT = {
  endpoint: "https://ENDPOINT_UNIQUE_STRING.mediaconvert.REGION.amazonaws.com",
};
// Set the MediaConvert Service Object
const emcClient = new MediaConvertClient(ENDPOINT);
export { emcClient };

您可以在這裡找到這個範例程式碼 GitHub。

以檔名 emc_canceljob.js 建立一個 Node.js 模組。請務必如先前所示設定 SDK，包括下載所需的用戶端和套件。建立包含要取消任務 ID 的 JSON。然後通過創建一個 promise 來調用MediaConvert客戶端服務對象並傳遞參數來調用該CancelJobCommand方法。在 promise 回呼中處理回應。

注意

將 JOB_ID 取代為要取消之工作的識別碼。


// Import required AWS-SDK clients and commands for Node.js
import { CancelJobCommand } from "@aws-sdk/client-mediaconvert";
import { emcClient } from "./libs/emcClient.js";

// Set the parameters
const params = { Id: "JOB_ID" }; //JOB_ID

const run = async () => {
  try {
    const data = await emcClient.send(new CancelJobCommand(params));
    console.log("Job  " + params.Id + " is canceled");
    return data;
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

若要執行範例，請在命令提示字元中輸入下列命令。


node ec2_canceljob.js

您可以在這裡找到這個範例程式碼 GitHub。

列出最近的轉碼工作


import { MediaConvertClient } from "@aws-sdk/client-mediaconvert";
// Set the account end point.
const ENDPOINT = {
  endpoint: "https://ENDPOINT_UNIQUE_STRING.mediaconvert.REGION.amazonaws.com",
};
// Set the MediaConvert Service Object
const emcClient = new MediaConvertClient(ENDPOINT);
export { emcClient };

您可以在這裡找到這個範例程式碼 GitHub。

以檔名 emc_listjobs.js 建立一個 Node.js 模組。請務必如先前所示設定 SDK，包括安裝所需的用戶端和套件。

建立參數 JSON，包括用於指定要檢查之任務佇列的 ASCENDING Amazon 資源名稱 (ARN) 清DESCENDING單排序或排序清單的值，以及要包含的任務狀態。然後通過創建一個 promise 來調用MediaConvert客戶端服務對象並傳遞參數來調用該ListJobsCommand方法。

注意

將 QUEUE_ARN 取代為要檢查的任務佇列的亞馬遜資源名稱 (ARN)，並將狀態取代為佇列的狀態。



// Import required AWS-SDK clients and commands for Node.js
import { ListJobsCommand } from "@aws-sdk/client-mediaconvert";
import { emcClient } from "./libs/emcClient.js";

// Set the parameters
const params = {
  MaxResults: 10,
  Order: "ASCENDING",
  Queue: "QUEUE_ARN",
  Status: "SUBMITTED", // e.g., "SUBMITTED"
};

const run = async () => {
  try {
    const data = await emcClient.send(new ListJobsCommand(params));
    console.log("Success. Jobs: ", data.Jobs);
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

若要執行範例，請在命令提示字元中輸入下列命令。


node emc_listjobs.js

您可以在這裡找到這個範例程式碼 GitHub。

您的瀏覽器已停用或無法使用 Javascript。

您必須啟用 Javascript，才能使用 AWS 文件。請參閱您的瀏覽器說明頁以取得說明。

文件慣用形式

獲取特定於區域的端點

使用工作範本