本文關鍵詞：基于云計算平臺的轉碼服務器的設計與實現，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來互聯網技術和新媒體得到了高速的發(fā)展,很多基于新媒體的應用在軟件市場上越來越豐富,尤其是視頻業(yè)務已經成為用戶的“新寵兒”。當前市場上,由于終端設備類型的多樣化、各種視頻媒體格式以及網絡環(huán)境的差異性,這就需要一種能夠解決海量視頻轉碼、實時快速處理視頻的技術。而云平臺通過其強大的并行計算能力、較高的容錯能力和良好的擴展性等特點,并且云技術的發(fā)展越來越成熟,因此可以探究將視頻轉碼任務轉移到云平臺上進行。在眾多的云平臺中,目前運用最廣泛的是Hadoop云計算平臺,它是一個開源框架,同時支持分布式計算、海量數據處理與存儲。因此,Hadoop開源框架的出現,使得解決面向多種終端設備、多種視頻格式、多種碼流要求的實時視頻轉碼問題成為可能。本文依托研究科室的“新媒體互動廣播”項目,提出并實現一種基于Hadoop云計算平臺的轉碼方案。本文主要技術是利用Hadoop云計算平臺和FFmpeg開源轉碼工具對視頻進行分布式轉碼,主要內容是研究和分析Hadoop平臺的兩大核心:分布式文件系統(tǒng)HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce并行計算模型,利用視頻文件封裝原理、視頻格式和視頻編解碼技術,采用基于GOP(Group of Pictures)連續(xù)幀的分片技術,把原始視頻文件分割成若干個視頻片段,再結合MapReduce編程思想設計并實現Mapper和Reducer工作任務,本文最后還針對系統(tǒng)的分布式轉碼功能進行了實驗和測試。經過實驗表明,本文實現的云轉碼系統(tǒng)能夠在一定程度上提高視頻轉碼的效率,并且在整體上增強了項目平臺的業(yè)務能力。該方案不僅充分利用了云平臺中集群的并行計算能力,解決了研究室之前項目中單機轉碼的性能瓶頸問題,而且滿足了研究室新媒體互動廣播業(yè)務的發(fā)展需求,具有較強的實際意義。
【關鍵詞】：視頻轉碼 Hadoop FFmpeg Map Reduce
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(沈陽計算技術研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 引言9-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內外研究現狀12-13
• 1.3 論文研究的主要內容13-14
• 1.4 論文組織結構14-15
• 第二章 Hadoop云平臺和視頻轉碼技術15-27
• 2.1 云計算概述15-18
• 2.1.1 云計算的概念和特點15
• 2.1.2 云計算的關鍵技術15-18
• 2.2 Hadoop云平臺的相關技術18-23
• 2.2.1 Hadoop基本架構18-19
• 2.2.2 HDFS體系結構19-21
• 2.2.3 MapReduce編程原理21-23
• 2.3 視頻轉碼技術23-26
• 2.3.1 視頻壓縮標準及原理23-25
• 2.3.2 視頻轉碼技術25-26
• 2.4 本章小結26-27
• 第三章 基于Hadoop云平臺轉碼系統(tǒng)的設計27-39
• 3.1 云轉碼系統(tǒng)整體架構27-32
• 3.1.1 云轉碼系統(tǒng)整體架構設計27-29
• 3.1.2 云轉碼系統(tǒng)功能模塊設計29-32
• 3.2 視頻轉碼模塊設計32-38
• 3.2.1 基于GOP的視頻分片技術32-34
• 3.2.2 基于FFmpeg的視頻轉碼技術34-37
• 3.2.3 視頻合并37-38
• 3.3 本章小結38-39
• 第四章 基于Hadoop云平臺轉碼系統(tǒng)的實現39-50
• 4.1 基于MapReduce的轉碼算法實現39-44
• 4.1.1 InputFormat的實現40-42
• 4.1.2 MapO（）函數的實現42-43
• 4.1.3 Reduce（）函數的實現43-44
• 4.2 基于Hadoop云平臺的系統(tǒng)作業(yè)調度44-46
• 4.3 基于Hadoop云平臺的系統(tǒng)部署46-49
• 4.4 本章小結49-50
• 第五章 云轉碼系統(tǒng)的實驗與分析50-55
• 5.1 轉碼系統(tǒng)的性能測試50
• 5.2 轉碼系統(tǒng)實驗結果與分析50-54
• 5.3 本章小結54-55
• 結束語55-57
• 參考文獻57-59
• 發(fā)表文章59-60
• 致謝60

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10 陳興U

本文編號：300450