- 背景和意义
近年来，互联网基础设施性能不断提高，国内的网络视频行业也随之迈入了发展的快车道。网络技术与新媒体的融合发展使得围绕视频应用的服务也如雨后春笋般应运而生。国内的网络视频平台经过多年的大浪淘沙之后，爱奇艺、腾讯视频、芒果TV、哔哩哔哩等都已成为中国网络视频行业的中坚力量。CNNIC发布第46次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年6月，我国网民规模达9.40亿，网络视频（含短视频）用户规模达8.88亿，占网民整体的94.5%。与此同时，新兴视频终端快速发展，终端类型趋于多样化，各种视频媒体格式以及网络环境也具有一定差异性，因此，视频服务质量成为互联联网服务质量的重要组成部分。国内的视频服务提供商针对多样化的视频终端都提供了与之相对应的应用程序，以适应终端多样化的发展趋势。PC、手机、移动终端三者之间的融合，不断夸大视频的访问范围，这一趋势又对视频的格式提出了多样化的要求。这就需要一种能够解决视频转码、实时快速处理视频的技术来满足市场需求。
在这种情形下，一个网络提供者的网站视频处理系统的优劣将会直接决定着用户使用网络视频的体验。旧的视频处理系统架构由于在性能与架构上的设计，己经不能满足新的形势要求，迫切需要一个采用比较合理、高效的架构的新的视频处理系统，来提高处理效率，提升用户的浏览网络视频的体验。
云计算是多种网络技术的综合体。包括分布式计算、效用计算、网格计算等。将各种先进的技术以最佳的方式结合在一起,不仅将各项技术的优势最大程度的发挥出来,同时还能够生成一种功能和效应更佳的技术综合体,已经逐渐成为当前视频转码技术中的主流技心技术,得到广泛的应用。
目前国、内外专业的视频网站已实现的视频处理系统大多采用分布式的系统架构，比如、爱奇艺、优酷等。而非专业的视频网站，随着视频点击量上升，服务器压力越来越大，也正在幵发类似的分布式视频处理服务器系统来应对这种问题。
采用分布式架构的能够根据业务量灵活的改变配置，减少计算资源的浪费。同时，有比较好的扩展能力，方便以后架构升级、性能升级。
- 国内外现状
当前业界对于大规模视频转码的研究主要有种思路：高性能服务器单机转码，分布式系统转码，基于云系统的转码。高性能服务器单机转码能够在单服务器上完成视频分片，转码，合并的全过程，实现简单，但对服务器性能要求非常高，且对于海量的视频转码需求无法满足。分布式系统转码的优点在于出色的时间性能和大吞吐量，但其木身各节点之间的协调和配合的复杂性是分布式系统固有的问题，需要对分布式系统全面的了解才能够完成高性能的分布式系统的设计和实现。
基于云计算的视频转码是目前来看最为合适的转码方案，其兼有分布式转码的时间优势，同时借助现有云计算的成果，实现方案也更加简单。Hadoop 平台是目前运用最广泛的云计算技术的开源框架，支持分布式计算和海量数据处理。 因此，Hadoop开源框架的出现, 使得解决面向多种终端设备、多种视频格式、多种码流要求的实时视频转码问题成为可能.。
Hadoop框架包含的两个核心设计是MapReduce 编程模型和HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统。该方法采用 MapReduce 海量数据处理的分布式计算能力，使用 HDFS 存储需要转码的视频文件，并结合FFmpeg开源项目中的视频转码功能，共同进行分布式实时转码工作。针对当前研究科室新媒体互动广播项目的单机转码视频业务，本方案能够在一定程度上解决传统单机视频转码效率低、耗时高等问题。
在云平台上进行视频转码的技术主要包含两大模块，一个是云计算技术，一个是视频转码技术。其中云计算技术采用Hadoop平台，视频转码技术利用FFmpeg的音视频编解码、转换开源项目。
