近年来互联网技术和新媒体得到了高速的发展,很多基于新媒体的应用在软件市场上越来越丰富,尤其是视频业务已经成为用户的“新宠儿”。当前市场上,由于终端设备类型的多样化、各种视频媒体格式以及网络环境的差异性,这就需要一种能够解决海量视频转码、实时快速处理视频的技术。而云平台通过其强大的并行计算能力、较高的容错能力和良好的扩展性等特点,并且云技术的发展越来越成熟,因此可以探究将视频转码任务转移到云平台上进行。在众多的云平台中,目前运用最广泛的是Hadoop云计算平台,它是一个开源框架,同时支持分布式计算、海量数据处理与存储。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。本文依托研究科室的“新媒体互动广播”项目,提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的转码方案。本文主要技术是利用Hadoop云计算平台和FFmpeg开源转码工具对视频进行分布式转码,主要内容是研究和分析Hadoop平台的两大核心:分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce并行计算模型,利用视频文件封装原理、视频格式和视频编解码技术,采用基于GOP(Group of Pictures)连续帧的分片技术,把原始视频文件分割成若干个视频片段,再结合MapReduce编程思想设计并实现Mapper和Reducer工作任务,本文最后还针对系统的分布式转码功能进行了实验和测试。经过实验表明,本文实现的云转码系统能够在一定程度上提高视频转码的效率,并且在整体上增强了项目平台的业务能力。该方案不仅充分利用了云平台中集群的并行计算能力,解决了研究室之前项目中单机转码的性能瓶颈问题,而且满足了研究室新媒体互动广播业务的发展需求,具有较强的实际意义。