本发明公开了一种基于流式计算的大规模监控视频流汇聚方法,包括四个步骤:步骤一、获取所有摄像头的信息,然后按照重要程度、所需CPU资源、IP地址进行排序;步骤二、获取Worker的信息,然后按CPU计算能力、IP地址进行排序;步骤三、根据计算资源链表来选择合适标识的Worker计算容器作为接收器的启动位置;步骤四、然后对选取的Worker进行计算资源能力估算。本发明充分考虑到了输入数据源的复杂度以及Woker的计算能力,对视频流启动位置进行了合理的计算,保证了数据尽量本地执行,提高了系统的CPU利用率,增强了系统的实时计算能力。它在视频大数据并行实时处理技术领域具有广泛的实用价值和应用前景。