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私有云的云存儲和云運(yùn)算實現(xiàn)

發(fā)布時間:2017-06-30 09:16

  本文關(guān)鍵詞:私有云的云存儲和云運(yùn)算實現(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,其增長速度也越來越快,由此產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)問題。為了解決大數(shù)據(jù)問題,云計算應(yīng)運(yùn)而生。云計算相對于傳統(tǒng)高性能計算方式,有著高性價比、高可靠性以及高擴(kuò)展性的優(yōu)勢。私有云是云計算的一種實現(xiàn)方式,相比較公有云安全性更高并且投入成本也較低。 目前云計算研究方向還主要集中在文本處理方面,對于視頻、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)量在整個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中所占比重越來越大,對于海量視頻的分析將是云計算研究的熱門方向。本文通過對私有云平臺的研究,提出并實現(xiàn)了基于Hadoop平臺的同源視頻檢測。本文的具體工作包括: 1、搭建了基于Hadoop的私有云平臺; 2、設(shè)計和實現(xiàn)了基于HDFS的視頻文件存儲系統(tǒng)以及基于HBase的視頻特征庫; 3、設(shè)計和實現(xiàn)了基于MapReduce框架的視頻特征提取方法以及視頻同源性計算方法。實驗結(jié)果表明,相同的同源檢測方法在私有云平臺下比單機(jī)條件下運(yùn)行明顯更快;當(dāng)數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于云平臺單位時間處理能力的情況下,數(shù)據(jù)處理的總時間與云計算平臺中計算節(jié)點的個數(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 Hadoop MapReduce HDFS HBase
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】: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 私有云平臺介紹12
  • 2.2 云計算12-16
  • 2.2.1 云計算服務(wù)12-14
  • 2.2.2 云計算中的私有云14-16
  • 2.3 Hadoop平臺16-25
  • 2.3.1 Hadoop簡介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)19-21
  • 2.3.4 MapReduce(分布式計算框架)21-25
  • 2.4 基于Hadoop的私有云平臺25-29
  • 2.4.1 基于Hadoop的私有云平臺總體架構(gòu)25-26
  • 2.4.2 基于HDFS的視頻文件存儲26-27
  • 2.4.3 基于HBase的視頻特征存儲27-29
  • 第三章 同源視頻檢測29-40
  • 3.1 同源視頻檢測介紹29
  • 3.2 同源視頻檢測算法29-30
  • 3.3 視頻特征30-31
  • 3.4 視頻同源性度量31-35
  • 3.5 基于私有云平臺的視頻同源檢測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的視頻同源性計算方法36-40
  • 第四章 基于私有云平臺的同源視頻檢測實驗40-54
  • 4.1 實驗環(huán)境40
  • 4.2 私有云平臺配置和搭建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實現(xiàn)45-48
  • 4.3.1 基于HDFS和HBase的存儲操作45
  • 4.3.2 基于MapReduce的視頻特征提取實現(xiàn)45-46
  • 4.3.3 基于MapReduce的視頻同源性計算實現(xiàn)46-48
  • 4.4 實驗結(jié)果與分析48-53
  • 4.4.1 視頻特征提取實驗結(jié)果及分析48-50
  • 4.4.2 視頻同源性檢測實驗結(jié)果50-53
  • 4.5 本章小結(jié)53-54
  • 第五章 結(jié)束語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)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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

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


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



本文編號:501382

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