基于Hadoop的快速并行视频处理方法

• 作者: 严华 康浩
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: Hadoop Map-Reduce 并行计算 视频处理 IO读写量
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 4117-4120
• 页数: 4页
• 分类号: TN919
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.12.059

摘要

目前,基于Hadoop视频处理的传统方法都是通过MapReduce从本地文件系统读取数据,利用帧字节流进行MapReduce间数据传输,这会产生大量的系统IO,造成系统资源浪费;针对此问题,提出一种基于Hadoop平台的视频处理方法,实现Hadoop支持的视频类型扩展,设计了MapReduce相关视频数据处理接口,使Hadoop可以更快速处理视频文件;通过在多台计算机组成的集群实验表明,该方法在运行时间上比传统方法缩短10％,IO读写量减少50％以上,提升了Hadoop视频文件的处理效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康浩	四川大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0
2	严华	四川大学电子信息学院	63	249	8.0	12.0