本文選題：Hadoop架構(gòu) + 地震屬性分析�。� 參考：《中國(guó)石油大學(xué)(北京)》2016年碩士論文

【摘要】：多地震屬性綜合分析技術(shù)在地質(zhì)勘探中有著重要的作用。通常多地震屬性綜合分析計(jì)算具有計(jì)算復(fù)雜度高、計(jì)算量大的特點(diǎn)。使用單機(jī)進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算速度受到限制,需要消耗大量的計(jì)算時(shí)間。為解決單機(jī)計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,提出利用Hadoop進(jìn)行分布式計(jì)算的方法。單一地震屬性以SEGY格式獨(dú)立保存,多種地震屬性上傳至HDFS時(shí)被分發(fā)至不同節(jié)點(diǎn),而計(jì)算時(shí)使用多種地震屬性共同參與計(jì)算,增加了節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)傳遞的開(kāi)銷(xiāo)。通過(guò)改變地震屬性保存格式,抽取同一坐標(biāo)位置的不同地震屬性數(shù)據(jù)組合在一起,減少計(jì)算時(shí)集群節(jié)點(diǎn)間不必要的數(shù)據(jù)傳遞。設(shè)計(jì)基于Hadoop的地震屬性計(jì)算方案,將計(jì)算過(guò)程分解成地震屬性數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)上傳、地震屬性計(jì)算、數(shù)據(jù)下載、計(jì)算結(jié)果格式轉(zhuǎn)換5個(gè)階段。其中地震屬性數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和計(jì)算結(jié)果格式轉(zhuǎn)換在單機(jī)上完成,數(shù)據(jù)上傳和數(shù)據(jù)下載是單機(jī)和Hadoop集群數(shù)據(jù)交互的過(guò)程,地震屬性計(jì)算使用Hadoop的Map Reduce框架在Hadoop集群上完成。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方案可行性,與單個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算相比,將系統(tǒng)部署在8個(gè)DataNode節(jié)點(diǎn)的Hadoop集群上能節(jié)約70%左右的計(jì)算時(shí)間。
[Abstract]:Multi-seismic attribute comprehensive analysis technique plays an important role in geological exploration. In general, multi-seismic attribute analysis and calculation have the characteristics of high computational complexity and large amount of computation. The calculation speed is limited by using a single machine, which requires a lot of computing time. In order to solve the time-consuming problem of single computer, a method of distributed computing using Hadoop is proposed. Single seismic attributes are stored independently in set format, and many seismic attributes are distributed to different nodes when they are uploaded to HDFS. In calculation, multiple seismic attributes are used to participate in the calculation, which increases the cost of data transfer between nodes. By changing the preservation format of seismic attributes, different seismic attribute data of the same coordinate position are extracted together to reduce the unnecessary data transfer between cluster nodes. The seismic attribute calculation scheme based on Hadoop is designed. The calculation process is decomposed into five stages: data format conversion, data upload, seismic attribute calculation, data download and result format conversion. The transformation of seismic attribute data format and computing result format is completed on a single computer. Data upload and data download are the process of data interaction between single computer and Hadoop cluster. Hadoop's Map reduce framework is used to calculate seismic attributes on Hadoop cluster. The feasibility of the scheme is verified by experiments. Compared with the calculation of single node, the system deployed on Hadoop cluster with 8 DataNode nodes can save about 70% computing time.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2092035