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基于云計(jì)算平臺(tái)的轉(zhuǎn)碼服務(wù)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2017-04-12 02:05

  本文關(guān)鍵詞:基于云計(jì)算平臺(tái)的轉(zhuǎn)碼服務(wù)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和新媒體得到了高速的發(fā)展,很多基于新媒體的應(yīng)用在軟件市場(chǎng)上越來(lái)越豐富,尤其是視頻業(yè)務(wù)已經(jīng)成為用戶的“新寵兒”。當(dāng)前市場(chǎng)上,由于終端設(shè)備類型的多樣化、各種視頻媒體格式以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的差異性,這就需要一種能夠解決海量視頻轉(zhuǎn)碼、實(shí)時(shí)快速處理視頻的技術(shù)。而云平臺(tái)通過(guò)其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力、較高的容錯(cuò)能力和良好的擴(kuò)展性等特點(diǎn),并且云技術(shù)的發(fā)展越來(lái)越成熟,因此可以探究將視頻轉(zhuǎn)碼任務(wù)轉(zhuǎn)移到云平臺(tái)上進(jìn)行。在眾多的云平臺(tái)中,目前運(yùn)用最廣泛的是Hadoop云計(jì)算平臺(tái),它是一個(gè)開源框架,同時(shí)支持分布式計(jì)算、海量數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)。因此,Hadoop開源框架的出現(xiàn),使得解決面向多種終端設(shè)備、多種視頻格式、多種碼流要求的實(shí)時(shí)視頻轉(zhuǎn)碼問(wèn)題成為可能。本文依托研究科室的“新媒體互動(dòng)廣播”項(xiàng)目,提出并實(shí)現(xiàn)一種基于Hadoop云計(jì)算平臺(tái)的轉(zhuǎn)碼方案。本文主要技術(shù)是利用Hadoop云計(jì)算平臺(tái)和FFmpeg開源轉(zhuǎn)碼工具對(duì)視頻進(jìn)行分布式轉(zhuǎn)碼,主要內(nèi)容是研究和分析Hadoop平臺(tái)的兩大核心:分布式文件系統(tǒng)HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce并行計(jì)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(shù),采用基于GOP(Group of Pictures)連續(xù)幀的分片技術(shù),把原始視頻文件分割成若干個(gè)視頻片段,再結(jié)合MapReduce編程思想設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)Mapper和Reducer工作任務(wù),本文最后還針對(duì)系統(tǒng)的分布式轉(zhuǎn)碼功能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和測(cè)試。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,本文實(shí)現(xiàn)的云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)能夠在一定程度上提高視頻轉(zhuǎn)碼的效率,并且在整體上增強(qiáng)了項(xiàng)目平臺(tái)的業(yè)務(wù)能力。該方案不僅充分利用了云平臺(tái)中集群的并行計(jì)算能力,解決了研究室之前項(xiàng)目中單機(jī)轉(zhuǎn)碼的性能瓶頸問(wèn)題,而且滿足了研究室新媒體互動(dòng)廣播業(yè)務(wù)的發(fā)展需求,具有較強(qiáng)的實(shí)際意義。
【關(guān)鍵詞】:視頻轉(zhuǎn)碼 Hadoop FFmpeg Map Reduce
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)科學(xué)院研究生院(沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】: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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.3 論文研究的主要內(nèi)容13-14
  • 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
  • 第二章 Hadoop云平臺(tái)和視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù)15-27
  • 2.1 云計(jì)算概述15-18
  • 2.1.1 云計(jì)算的概念和特點(diǎn)15
  • 2.1.2 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)15-18
  • 2.2 Hadoop云平臺(tái)的相關(guān)技術(shù)18-23
  • 2.2.1 Hadoop基本架構(gòu)18-19
  • 2.2.2 HDFS體系結(jié)構(gòu)19-21
  • 2.2.3 MapReduce編程原理21-23
  • 2.3 視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù)23-26
  • 2.3.1 視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)及原理23-25
  • 2.3.2 視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù)25-26
  • 2.4 本章小結(jié)26-27
  • 第三章 基于Hadoop云平臺(tái)轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)的設(shè)計(jì)27-39
  • 3.1 云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)整體架構(gòu)27-32
  • 3.1.1 云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)27-29
  • 3.1.2 云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)29-32
  • 3.2 視頻轉(zhuǎn)碼模塊設(shè)計(jì)32-38
  • 3.2.1 基于GOP的視頻分片技術(shù)32-34
  • 3.2.2 基于FFmpeg的視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù)34-37
  • 3.2.3 視頻合并37-38
  • 3.3 本章小結(jié)38-39
  • 第四章 基于Hadoop云平臺(tái)轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)39-50
  • 4.1 基于MapReduce的轉(zhuǎn)碼算法實(shí)現(xiàn)39-44
  • 4.1.1 InputFormat的實(shí)現(xiàn)40-42
  • 4.1.2 MapO()函數(shù)的實(shí)現(xiàn)42-43
  • 4.1.3 Reduce()函數(shù)的實(shí)現(xiàn)43-44
  • 4.2 基于Hadoop云平臺(tái)的系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度44-46
  • 4.3 基于Hadoop云平臺(tái)的系統(tǒng)部署46-49
  • 4.4 本章小結(jié)49-50
  • 第五章 云轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)與分析50-55
  • 5.1 轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)的性能測(cè)試50
  • 5.2 轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-54
  • 5.3 本章小結(jié)54-55
  • 結(jié)束語(yǔ)55-57
  • 參考文獻(xiàn)57-59
  • 發(fā)表文章59-60
  • 致謝60

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10 陳興U

本文編號(hào):300450


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