胡銳，胡伏原，陳麗春

（1.蘇州科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與教育技術(shù)中心，江蘇蘇州215009；2.蘇州科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，江蘇蘇州215009；3.中國(guó)電信股份有限公司吳江分公司，江蘇蘇州215200）

基于Hadoop的分布式視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

胡銳1，胡伏原2，陳麗春3

（1.蘇州科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與教育技術(shù)中心，江蘇蘇州215009；2.蘇州科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，江蘇蘇州215009；3.中國(guó)電信股份有限公司吳江分公司，江蘇蘇州215200）

視頻轉(zhuǎn)碼是視頻錄制到播放不可或缺的一個(gè)重要環(huán)節(jié)之一，然而單機(jī)版視頻轉(zhuǎn)碼耗時(shí)長(zhǎng)，特別是大視頻轉(zhuǎn)碼。該文采用一種基于Hadoop的分布式視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，使用Hadoop的MapReduce分布式框架，通過JNI對(duì)FFmpeg庫(kù)的調(diào)用，實(shí)現(xiàn)分布式的視頻轉(zhuǎn)碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果，相比單機(jī)版視頻轉(zhuǎn)碼，分布式視頻轉(zhuǎn)碼有明顯的優(yōu)勢(shì)。

Hadoop；視頻轉(zhuǎn)碼；FFmpeg；分布式

近年來，隨著視頻應(yīng)用的增加，人們?cè)絹碓节呄蛴^看視頻娛樂，比如國(guó)內(nèi)土豆、優(yōu)酷等，國(guó)外YouTube；通過觀看視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)，比如網(wǎng)易公開課、Mooc等。視頻需求量越來越多。由于視頻播放的需求具有多樣性，因此，需要進(jìn)行轉(zhuǎn)碼的需求量也越來越多。由于單機(jī)版視頻轉(zhuǎn)碼耗時(shí)較長(zhǎng)，服務(wù)器資源占用高，如何降低視頻轉(zhuǎn)碼所需時(shí)間，提高轉(zhuǎn)碼效率，是視頻轉(zhuǎn)碼發(fā)展必須解決的問題。

筆者提出基于Hadoop的分布式視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，是在Hadoop的架構(gòu)基礎(chǔ)上，通過MapReduce編程框架，將轉(zhuǎn)碼任務(wù)分布到節(jié)點(diǎn)上，在Map函數(shù)里調(diào)用FFmpeg庫(kù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)碼，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了分布式的視頻轉(zhuǎn)碼。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 Hadoop

Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，它可以分布式地操縱大量數(shù)據(jù)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序，充分利用集群的高速運(yùn)算和存儲(chǔ)能力[1]。Hadoop主要包括兩個(gè)部分：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。最底層是HDFS，它存儲(chǔ)Hadoop集群中所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的文件，HDFS的上一層是MapReduce引擎，該引擎由JobTracker和TaskTrackers組成[2]。HDFS是一個(gè)分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，包括NameNode和DataNode，NameNode提供元數(shù)據(jù)服務(wù)，負(fù)責(zé)管理，DataNode為HDFS提供存儲(chǔ)塊。為了避免機(jī)器故障給數(shù)據(jù)帶來毀滅性的災(zāi)難，HDFS將文件分塊，且每個(gè)數(shù)據(jù)塊以多個(gè)數(shù)據(jù)副本的形式存儲(chǔ)在多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上[3]。MapReduce是Google提出的分布式并行計(jì)算編程模型,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理[4]。MapReduce在功能上實(shí)現(xiàn)將一個(gè)任務(wù)分割成多個(gè)Key/Value對(duì)形式的子任務(wù)，并把子任務(wù)Map到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行處理，之后以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載（Reduce）返回任務(wù)結(jié)果。Map階段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理，Reduce階段對(duì)Map階段的結(jié)果進(jìn)行合并，得到最終結(jié)果[5]。

1.2 FFmpeg

FFmpeg是一款強(qiáng)大的音視頻編碼器與解碼器的集合，支持多種文件格式。FFmpeg是一個(gè)開源免費(fèi)跨平臺(tái)的視頻和音頻流方案，屬于自由軟件，采用LGPL或GPL許可證（依據(jù)選擇的組件）可以自由獲取所有FFmpeg的源代碼[6]。FFmpeg是將音視頻的錄制、格式轉(zhuǎn)換以及流化綜合為一身的解決方案，可以將音視頻

文件轉(zhuǎn)化為流，然后進(jìn)行處理[7]。

基于FFmpeg的視頻轉(zhuǎn)碼開發(fā)主要用到如下4個(gè)常用庫(kù)文件：libavcodec、libavformat、libavutil和libswscale。其中，libavcodec是目前領(lǐng)先的的音頻/視頻編解碼庫(kù)，用于存放編/解碼各種類型音/視頻的模塊；libavformat具有讀取音視頻幀、獲取解碼所需信息以生成解碼上下文結(jié)構(gòu)等功能，主要用于存放各種音/視頻封裝格式的復(fù)用/解復(fù)用模塊；libavutil包含一些公共的工具函數(shù)，用于存放內(nèi)存操作等模塊；libswscale主要用來處理色彩映射的轉(zhuǎn)換以及視頻場(chǎng)景的比例縮放[8]。

2 系統(tǒng)與實(shí)現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

文中所設(shè)計(jì)的基于Hadoop的分布式視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)多種視頻格式的轉(zhuǎn)換。分布式視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，分為三個(gè)部分：視頻分割、視頻轉(zhuǎn)碼和視頻合并。整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)

（1）視頻分割是實(shí)現(xiàn)一個(gè)待轉(zhuǎn)碼視頻文件分割成多個(gè)視頻小文件，并將分割后的小文件寫入HDFS；

（2）視頻轉(zhuǎn)碼是在Hadoop的MapReduce的Map階段，通過調(diào)用第三方視頻轉(zhuǎn)碼庫(kù)FFmpeg將多個(gè)視頻小文件轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)格式的視頻小文件；

貴州蘋果主產(chǎn)區(qū)喬化砧蘋果主要采用小冠疏層形和自由紡錘形。小冠疏層形是在疏散分層形的基礎(chǔ)上改進(jìn)而成的適宜中密度栽植的中冠樹形，全樹有2層主枝，小冠疏層形的整形修剪要點(diǎn)可以參照疏散分層形。自由紡錘形有直立而長(zhǎng)勢(shì)強(qiáng)健的中央領(lǐng)導(dǎo)干，在主干上均勻分布的主枝8～12個(gè)，長(zhǎng)勢(shì)均衡，呈螺旋式上升排列。

（3）視頻合并是在Hadoop的MapReduce的Reduce階段，將已經(jīng)轉(zhuǎn)碼完成后的多個(gè)視頻小文件合并成一個(gè)視頻文件，并將合并的視頻文件寫入到HDFS，給用戶提供相關(guān)的視頻文件地址。

2.2 視頻分割

一般視頻文件都是經(jīng)過壓縮的，根據(jù)H.264的不同類別，視頻編碼器會(huì)使用類型不同的幀。視頻幀可以為分：IF、PF和BF。IF為關(guān)鍵幀是GOP的第一個(gè)幀，保留了一個(gè)場(chǎng)景的所有信息；PF是單項(xiàng)預(yù)測(cè)幀，只保留了與前一幀的差值；BF是雙向預(yù)測(cè)幀，存儲(chǔ)前后幀的畫面信息。因此，視頻不能隨意分割，必須根據(jù)IF進(jìn)行分割，才保證不丟幀及GOP畫面的完整，如圖2所示。

圖2 視頻分割

根據(jù)IF關(guān)鍵幀進(jìn)行分割，視頻分割可以借助于開源視頻工具mkvmerge實(shí)現(xiàn)，將分割后的視頻塊上傳到Hadoop的HFDS分布式文件系統(tǒng)。

2.3 分布式視頻轉(zhuǎn)碼

通過Hadoop的MapReduce應(yīng)用，在Mapper函數(shù)中調(diào)用視頻轉(zhuǎn)碼程序，在Reduce函數(shù)中進(jìn)行轉(zhuǎn)碼后視頻的合并工作，如圖3所示。

轉(zhuǎn)碼程序通過調(diào)用FFmpeg庫(kù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，由于Hadoop是Java語(yǔ)言程序，而FFmpeg庫(kù)是C/C++編寫，所以可使用JNI技術(shù)來實(shí)現(xiàn)Java調(diào)用FFmpeg庫(kù)進(jìn)行實(shí)視頻轉(zhuǎn)碼工作，如圖4所示。

圖3 分布式視頻轉(zhuǎn)碼流程

圖4 JNI調(diào)用接口

編譯FFmpeg庫(kù)會(huì)生成相應(yīng)的JNI.h文件com_transcoding_jni_JNI.h，在對(duì)應(yīng)的C文件（com_transcoding_ jni_JNI.c）里，手動(dòng)添加調(diào)用FFmpeg庫(kù)里的函數(shù)，格式為：JNICALLJava_com_transcoding_jni_JNI_XXXXX，工作流程如圖5所示。調(diào)用FFmpeg庫(kù)的核心函數(shù)如下：

av_read_frame（）//函數(shù)功能讀取碼流中的視頻一幀或音頻若干幀；

avcodec_decode_video2（）//函數(shù)功能解碼一幀視頻數(shù)據(jù)；

avcodec_encode_video2（）//函數(shù)功能重新編碼一幀視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)碼功能。

視頻轉(zhuǎn)碼的步驟是先解碼，后編碼。解碼的實(shí)現(xiàn)首先是通過調(diào)用av_read_frame（）讀取碼流中的音頻若干幀或者視頻一幀；其次，通過調(diào)用avcodec_decode_video2（）解碼一幀視頻數(shù)據(jù)（例如，輸入一個(gè)壓縮編碼的結(jié)構(gòu)體AVPacket，輸出一個(gè)解碼后的結(jié)構(gòu)體AVFrame），編碼的實(shí)現(xiàn)是通過調(diào)用avcodec_encode_video2（），將編碼后的結(jié)構(gòu)體AVFrame，編碼為一個(gè)AVPacket；最后，寫入文件。

2.4 視頻合并

通過Hadoop的MapReduce應(yīng)用，在Reduce函數(shù)中調(diào)用視頻合并程序。在Reduce函數(shù)里通過JNI調(diào)用FFmpeg庫(kù)里的函數(shù)，工作流程如圖6所示，調(diào)用FFmpeg庫(kù)的核心函數(shù)如下：

圖5 轉(zhuǎn)碼流程圖

圖6 視頻合并流程圖

av_read_frame（）//函數(shù)功能讀取碼流中的視頻一幀或音頻若干幀；

avcodec_copy_context（）//拷貝待合視頻碼流的AVCodecContext到合并的輸出的AVCodecContext；

av_interleaved_write_frame（）//合并后AVPacket到輸出文件。

進(jìn)行初始化，打開輸入視頻文件，創(chuàng)建輸出文件，根據(jù)輸入來創(chuàng)建輸入流，調(diào)用Copy函數(shù)拷貝輸入流到輸出流，判斷是否完成一段視頻，設(shè)置pts和dts，寫入到輸出文件，完成一段視頻，進(jìn)入下一段輸入視頻。

3 分布式視頻轉(zhuǎn)碼的性能

文中在一臺(tái)32核CPU，128內(nèi)存的Dell PowerEdge R920服務(wù)器上創(chuàng)建了8個(gè)虛擬機(jī)進(jìn)行性能測(cè)試，Hadoop集群部署，如表1所示。

表1 集群環(huán)境

系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境為Hadoop版本：hadoop-2.2.0；FFmpeg版本：1.0；Java版本：jdk1.7.0_40。

筆者通過將相同的視頻在單機(jī)通過FFmpeg命令行進(jìn)行轉(zhuǎn)碼與分布式視頻轉(zhuǎn)碼進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)如圖7所示。從圖7可以看出與單機(jī)版相比，隨著轉(zhuǎn)碼視頻增大，分布式轉(zhuǎn)碼效率高，相對(duì)單機(jī)版節(jié)省了一半以上的時(shí)間。

圖7 轉(zhuǎn)碼耗時(shí)對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

基于Hadoop的分布式視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，使用Hadoop的MapReduce編程接口，實(shí)現(xiàn)了分布式框架結(jié)構(gòu)，在Map函數(shù)中通過JNI對(duì)FFmpeg庫(kù)的調(diào)用，實(shí)現(xiàn)分布式的視頻轉(zhuǎn)碼。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以看出與單機(jī)版視頻轉(zhuǎn)碼相比，分布式視頻轉(zhuǎn)碼有明顯的優(yōu)勢(shì)。

[1]胡銳，胡伏原，陳麗春.基于Hadoop的高校公共數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建[J].蘇州科技學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，32（3）：52-55.

[2]郝樹魁.Hadoop HDFS和MapReduce架構(gòu)淺析[J].郵電設(shè)計(jì)技術(shù)，2012（7）：37-42.

[3]羅鵬，龔勛.HDFS數(shù)據(jù)存放策略的研究與改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2014，35（4）：1127-1131.

[4]李成華，張新訪，金海，等.MapReduce:新型的分布式并行計(jì)算編程模型[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2011，33（3）：129-135.

[5]黃潔琛，倪明.基于Hadoop的分布式視頻轉(zhuǎn)碼方案[J].計(jì)算機(jī)工程，2015，41（8）：218-222.

[6]覃艷.基于FFMPEG的視頻格式轉(zhuǎn)換技術(shù)研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2011，7（12）：2912-2913.

[7]劉紅，盧程.FFmpeg開源項(xiàng)目移植到Android的研究[J].價(jià)值工程，2016，35（4）：166-169.

[8]何圓圓，何凱.基于FFmpeg的H.264視頻解碼器的研究與實(shí)現(xiàn)[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2012，8（35）：8519-8521.

Research and design of distributed video transcoding system based on Hadoop

HU Rui1，HU Fuyuan2，CHEN Lichun3
（1.Network and Educational Technology Center，SUST，Suzhou 215009，China；2.School of Electronic&Information Engineering，SUST，Suzhou 215009，China；3.Wujiang Branch of China Telecom Co.，Ltd，Suzhou 215200，China）

Video transcoding plays a vital role in the process of video recording and video play.The single version of the video transcoding is time-consuming.Therefore,this paper proposes a distributed video transcoding system based on Hadoop,which employs MapReduce distributed framework and JNI.The experiments show that the distributed video transcoding system has obvious advantages over the single video transcoding.

Hadoop；video transcoding；FFmpeg；distribution

TP393

A

1672－0687（2016）04－0057－05

責(zé)任編輯：艾淑艷

2016－08－06

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61472267）

胡銳（1986-），男，安徽六安人，助理工程師，碩士，研究方向：大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)。