改造传统数据处理架构
大数据理念和开源生态系统Hadoop的诞生，激活了各行业的思路。IT领域开始采用基于Hadoop的大数据技术框架对视频文件进行存储和计算，使得城市各部门的工作人员可以实现对视频的快速检索和智能分析。
视频监控的大数据平台一般以分布式集群的方式进行建设。分布式集群能够对数据处理进行负载均衡，同时，也便于未来一段时间进行扩展。而扩展的过程也无需重新部署系统，只需增加集群节点即可提升大数据平台的整体性能。
视频监控的大数据平台采用分布式计算，同时结合内存加速、负载均衡、本地处理，以提供高效的数据分析和挖掘能力。视频监控大数据处理过程中的存储则采用了分布式存储方式，以提高读写速度和扩大存储容量。在数据存储方面，大数据平台需要考虑以下3个方面：一是哪些数据需要保存到大数据平台上;二是如何对原有系统进行改造，原有系统中已存在的数据该如何处理;三是如何保证数据的可靠性。
实践证明，基于大数据框架改造的传统视频处理系统架构能焕发出新的活力。首先，架构更加灵活，伸缩弹性更大。一些城市的中大型项目，由于起点的差异，缺乏视频监控架构的顶层设计，为后期的扩容升级增大了难度。在建设初期，IT规划者如果能引入基于大数据的架构，就会为未来的扩张打开通路。
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