基于Hadoop的视频转码优化的研究1

【基于Hadoop的视频转码优化的研究】 随着“互联网+”的发展，视频转码的需求日益增强，特别是对转码速度、质量和可用性的要求不断提高。在2015年的网络流量统计中，视频流量占据了主导地位，这使得视频转码处理的高效、高质量和高可用性成为研究的核心问题。本文主要探讨了利用Hadoop进行视频转码优化的方法。 文章构建了一个基于云计算的视频转码平台，该平台采用了IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）三层结构。IaaS层选择了Amazon基础设施云，PaaS层利用Hadoop进行分布式处理，SaaS层运行高性能的视频转码应用程序。其中，文章提出了一种结合FFmpeg和MapReduce技术的优化策略，以实现视频转码的高效运行。 为了提高可扩展性和解决MapReduce架构的局限性，本文创新性地提出了S_MapReduce结构，并引入虚拟IP机制。此外，设计了心跳包流程以改进负载均衡，确保整个系统能稳定高效地处理任务。同时，针对MapReduce的工作流和数据流进行了优化，提升了计算架构的效率。 文章的主要工作包括：（1）对FFmpeg进行瘦身，根据特定场景和条件去除冗余部分，实现了针对S_MapReduce的NALU设计，并引入防竞争机制，防止转码过程中的竞争和错误；（2）设计了APU格式，配合MapReduce进行分块处理，优化了解码流程，提高了转码效率；（3）开发了二次校验算法，确保数据的完整性和有序性。 实验部分，作者使用19个节点构建了转码云环境，通过多层次、多维度的实验数据验证了方法的有效性。实验结果显示，相较于未优化的FFmpeg，本文提出的方案在效率上有显著提升，且随着数据量的增长，效率提升更为明显。比较多点和单点架构，当单个文件大小为10GB时，本文方案的效率提升达到了对照方案的16.4倍。 关键词：视频转码，虚拟IP，FFmpeg，Hadoop，MapReduce