【摘要】：石油鉆井過程中需要使用大量種類和型號繁多的鉆具物料,傳統(tǒng)鉆井物料管理信息系統(tǒng)主要是對鉆井物料使用的事務(wù)性信息進(jìn)行管理,缺少對鉆井物料使用信息的分析和決策支持,未充分利用和發(fā)揮信息化建設(shè)所積累的大量數(shù)據(jù)信息的作用。本文采用大數(shù)據(jù)的理論和方法,深入研究基于大數(shù)據(jù)的鉆井物料信息多維分析方法,以進(jìn)一步提高鉆井企業(yè)管理的效率。第一,構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)的鉆井物料信息管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。采用大數(shù)據(jù)理論和方法,結(jié)合Hoop技術(shù),以分布式存儲的方式,構(gòu)建基于Hardtop架構(gòu)的鉆井物料信息管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及進(jìn)行多維分析的解決方案。第二,提出基于Hive的分布式數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計和實現(xiàn)。通過對數(shù)據(jù)倉庫的主題及事實表和維表的設(shè)計,構(gòu)建相應(yīng)的多維數(shù)據(jù)模型,并實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計�；贖ive技術(shù)設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的抽取、轉(zhuǎn)換和加載過程,通過scoop技術(shù)實現(xiàn)HDFS與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)的相互轉(zhuǎn)移。第三,研究給出基于Hadoop的鉆井物料多維分析方法。對所要分析的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)等一般操作;并實現(xiàn)基于MapReduce的多維分析,幫助企業(yè)決策人員從不同角度分析數(shù)據(jù)。采用大數(shù)據(jù)的理論和方法處理鉆井物料信息數(shù)據(jù),能夠充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的成本低、效率高的優(yōu)勢。本研究設(shè)計了基于大數(shù)據(jù)的鉆井物料多維分析原型系統(tǒng),為鉆井企業(yè)數(shù)據(jù)分布廣、數(shù)據(jù)量大、難以集成和及時分析處理等問題提供了輔助支持。
[Abstract]:A large number of kinds and types of drilling tool materials are needed in the process of oil drilling. The traditional drilling material management information system mainly manages the transactional information used in drilling materials. There is a lack of analysis and decision support for the information used in drilling materials, and the role of a large amount of data information accumulated in the information construction is not fully utilized and brought into play. In this paper, big data's theory and method are used to deeply study the multidimensional analysis method of drilling material information based on big data, in order to further improve the efficiency of drilling enterprise management. Firstly, the system structure of drilling material information management system based on big data is constructed. By using big data's theory and method, combined with Hoop technology and distributed storage, the system structure of drilling material information management system based on Hardtop architecture and the solution of multidimensional analysis are constructed. Secondly, the design and implementation of distributed data warehouse based on Hive are proposed. Through the design of the subject, fact table and dimension table of the data warehouse, the corresponding multidimensional data model is constructed, and the design of the data warehouse is realized. The extraction, transformation and loading process of data warehouse are designed based on Hive technology, and the data transfer between HDFS and traditional relational database is realized by scoop technology. Thirdly, the multi-dimensional analysis method of drilling materials based on Hadoop is presented. The multidimensional data to be analyzed are sliced, cut, drilled, rotated and so on, and the multidimensional analysis based on MapReduce is realized to help enterprise decision makers to analyze the data from different angles. Using big data's theory and method to deal with drilling material information data can give full play to big data's advantages of low cost and high efficiency. The prototype system of multi-dimensional analysis of drilling materials based on big data is designed in this paper, which provides the auxiliary support for the problems such as wide distribution of drilling data, large amount of data, difficult integration and timely analysis and processing.
【學(xué)位授予單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE24;TP311.13

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本文編號：2411522