基于Spark Streaming的快速视频转码方法

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%。     

一种支持快速加密的基于属性加密方案

基于属性加密算法因含有大量耗时的指数运算和双线性对运算,一些方案提出将加密外包给云服务器.然而这些方案并没有给出外包加密在云服务器中的并行计算方法,而且还存在用户保管私钥过多、授权中心生成用户私钥成本过大的问题.针对这些问题,提出一种基于Spark大数据平台的快速加密与共享方案.在该方案中,根据共享访问树的特点设计加密并行化算法,该算法将共享访问树的秘密值分发和叶子节点加密并行化之后交给Spark集群处理,而用户客户端对每个叶子节点仅需要一次指数运算;此外,用户私钥的属性计算也外包给Spark集群,授权中心生成一个用户私钥仅需要4次指数运算,并且用户仅需要保存一个占用空间很小的密钥子项.