近几年来伴随着信息技术和互联网络的飞速发展,全国各地智慧城市建设如火如荼,使得视频安防监控系统在各行业的应用日渐广泛,视频流的播放、存储、传输作为视频监控系统的重要基础应用,所产生的各种媒体流数据与日俱增,已达到海量之巨。如何解决视频数据存储的可靠性与安全性,面临着现实的考验。针对视频监控系统中媒体流的参数配置,许多标准协议为此开发推广,但众多企业厂家与商业组织基于维护各自利益的立场,设置符合自身需求的私有编码标准,需要指定的SDK套件,才能实现视频数据转码。难以满足终端用户随处查阅的需求,整合视频监控资源,实现资源共享的目标也遭遇了极大的挑战。为解决视频安防监控系统面临的视频数据存储与资源共享的难题,提高视频转码效率,本文针对PS流(节目流)封装的媒体流数据,采用基于Map Reduce编程模型实现分布式视频转码。由于媒体流数据在数据类型、解析方式等方面,与文本数据有很大的不同,本文通过深入研究Map Reduce编程模型的并行处理特性,视频流数据分割的帧间依赖关系以及FFmpeg视频转码的开发流程,将并行处理、分布式计算融入到PS流封装的视频数据转码处理中,改进了map函数所处理的键值对创建方法,提出了基于GOP的视频分割算法和基于FFmpeg的分布式视频转码算法,以改善视频并行转码的效率,并对算法设计思路和实现流程进行详细介绍。本文最后对分布式视频转码系统方案,设定实验进行性能分析,测试表明通过分布式集群方式能有效提升PS流视频数据的转码效率,相对于现有传统的视频转码系统,通过增加节点数量,能显著减少视频转码时间开销。在后续的科研工作中,针对PS流数据解析的优化,视频转码算法的可靠性方面的改善工作,应作为本文以后的研究重点加以改进。