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如何使用Spark Streaming进行快速视频转码方法说明
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针对单机视频转码方法转码速度较慢和面向批处理的并行转码方法效率提升有限的问题，基于Spark Streaming分布式流处理框架，提出了一种面向流处理的快速视频转码方法。首先，使用开源多媒体处理工具FFmpeg，构建了自动化的视频切片模型，提出编程算法；然后，针对并行视频转码的特点，对弹性分布式数据集（ RDD）进行研究，构建了视频转码的流处理模型；最后，设计视频合并方案，将合并后的视频文件进行有效储存。根据所提出的快速视频转码方法设计与实现了基于Spark Streaming的快速视频转码系统。实验结果表明，与面向批处理Hadoop视频转码方法相比，所提方法转码效率提升了26.7%；与基于Hadoop平台的视频并行转码方法相比，该方法转码效率提升了20.1%。
随着多媒体服务的蓬勃发展，尤其是智能手机的普及，人们越来越便捷地生成和传播图片、语音、视频等多媒体数据；其中，视频是主要的内容形式之一。根据中国互联网信息中心（China Internet Network Information Center， CNNIC）于2018年1月发布的《第41次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2017年12月，中国网民总数已达7.72亿；其中，有7.53亿网民同时使用手机。有5.79亿网民使用过网络视频类应用，占总数的75qo，比2016年增加了3437万。
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