本文關(guān)鍵詞：私有云的云存儲(chǔ)和云運(yùn)算實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,越來(lái)越多的數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生。數(shù)據(jù)規(guī)模增加的同時(shí),其增長(zhǎng)速度也越來(lái)越快,由此產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為了解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題,云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。云計(jì)算相對(duì)于傳統(tǒng)高性能計(jì)算方式,有著高性價(jià)比、高可靠性以及高擴(kuò)展性的優(yōu)勢(shì)。私有云是云計(jì)算的一種實(shí)現(xiàn)方式,相比較公有云安全性更高并且投入成本也較低。 目前云計(jì)算研究方向還主要集中在文本處理方面,對(duì)于視頻、圖像等處理還較少。相較于文本,視頻的處理更為復(fù)雜。但是目前網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)量在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中所占比重越來(lái)越大,對(duì)于海量視頻的分析將是云計(jì)算研究的熱門(mén)方向。本文通過(guò)對(duì)私有云平臺(tái)的研究,提出并實(shí)現(xiàn)了基于Hadoop平臺(tái)的同源視頻檢測(cè)。本文的具體工作包括： 1、搭建了基于Hadoop的私有云平臺(tái)； 2、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于HDFS的視頻文件存儲(chǔ)系統(tǒng)以及基于HBase的視頻特征庫(kù)； 3、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于MapReduce框架的視頻特征提取方法以及視頻同源性計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相同的同源檢測(cè)方法在私有云平臺(tái)下比單機(jī)條件下運(yùn)行明顯更快；當(dāng)數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于云平臺(tái)單位時(shí)間處理能力的情況下,數(shù)據(jù)處理的總時(shí)間與云計(jì)算平臺(tái)中計(jì)算節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)呈負(fù)指數(shù)冪函數(shù)關(guān)系。
【關(guān)鍵詞】：私有云 同源視頻檢測(cè) Hadoop MapReduce HDFS HBase
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP333
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 課題研究背景和意義9-11
• 1.1.1 課題研究背景及現(xiàn)狀9-10
• 1.1.2 課題研究意義10-11
• 1.2 論文的主要工作和內(nèi)容結(jié)構(gòu)11-12
• 1.2.1 論文主要工作11
• 1.2.2 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)11-12
• 第二章 私有云相關(guān)技術(shù)12-29
• 2.1 私有云平臺(tái)介紹12
• 2.2 云計(jì)算12-16
• 2.2.1 云計(jì)算服務(wù)12-14
• 2.2.2 云計(jì)算中的私有云14-16
• 2.3 Hadoop平臺(tái)16-25
• 2.3.1 Hadoop簡(jiǎn)介16-17
• 2.3.2 HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))17-19
• 2.3.3 HBase(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))19-21
• 2.3.4 MapReduce(分布式計(jì)算框架)21-25
• 2.4 基于Hadoop的私有云平臺(tái)25-29
• 2.4.1 基于Hadoop的私有云平臺(tái)總體架構(gòu)25-26
• 2.4.2 基于HDFS的視頻文件存儲(chǔ)26-27
• 2.4.3 基于HBase的視頻特征存儲(chǔ)27-29
• 第三章 同源視頻檢測(cè)29-40
• 3.1 同源視頻檢測(cè)介紹29
• 3.2 同源視頻檢測(cè)算法29-30
• 3.3 視頻特征30-31
• 3.4 視頻同源性度量31-35
• 3.5 基于私有云平臺(tái)的視頻同源檢測(cè)35-40
• 3.5.1 基于MapReduce的視頻特征提取方法35-36
• 3.5.2 基于MapReduce的視頻同源性計(jì)算方法36-40
• 第四章 基于私有云平臺(tái)的同源視頻檢測(cè)實(shí)驗(yàn)40-54
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境40
• 4.2 私有云平臺(tái)配置和搭建40-45
• 4.2.1 運(yùn)行環(huán)境配置40-41
• 4.2.2 基于Hadoop的私有云配置41-43
• 4.2.3 其他相關(guān)軟件配置43-45
• 4.3 基于私有云的同源視頻檢測(cè)實(shí)現(xiàn)45-48
• 4.3.1 基于HDFS和HBase的存儲(chǔ)操作45
• 4.3.2 基于MapReduce的視頻特征提取實(shí)現(xiàn)45-46
• 4.3.3 基于MapReduce的視頻同源性計(jì)算實(shí)現(xiàn)46-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-53
• 4.4.1 視頻特征提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析48-50
• 4.4.2 視頻同源性檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果50-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第五章 結(jié)束語(yǔ)54-56
• 5.1 結(jié)論54
• 5.2 展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-58
• 致謝58-59
• 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄59

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 羅軍舟;金嘉暉;宋愛(ài)波;東方;;云計(jì)算:體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)[J];通信學(xué)報(bào);2011年07期

2 何艷輝,朱珍民;基于消息傳遞的并行計(jì)算環(huán)境[J];湘潭大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)(研究生論叢);2003年S1期

  本文關(guān)鍵詞：私有云的云存儲(chǔ)和云運(yùn)算實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：501382