典型文献
基于Hadoop分布式文件系统的地震勘探大数据样本采集及存储优化
文献摘要：
随着油气勘探开发智能化应用越来越成熟、应用场景越来越丰富,大规模应用日益临近,样本的分布式存储、高效采集及并行计算已成为油气勘探开发智能化应用的迫切需求.地震勘探的智能化是油气勘探开发智能化的重要组成部分.针对地震勘探数据具有的单一文件数据量大、非结构化的特点,在分析地震勘探大数据样本采集需求的基础上,提出基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的大文件分割和合并的解决方案,并对地震勘探数据生成3个不同维度的冗余存储,以提升地震勘探样本的采集效率.测试结果表明,基于HDFS的三倍冗余存储方案在数据量迅速增大的情况下,可以有效地提高地震勘探大数据样本的采集效率,从而满足地震勘探智能化应用需求.
文献关键词：
HDFS;地震勘探;大数据;样本采集;存储优化
中图分类号：
作者姓名：
杨河山;张世明;曹小朋;李春雷;姜兴兴
作者机构：
中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院,山东东营257015;中国石化胜利油田分公司胜利采油厂,山东东营257051
文献出处：
引用格式：
[1]杨河山;张世明;曹小朋;李春雷;姜兴兴-.基于Hadoop分布式文件系统的地震勘探大数据样本采集及存储优化)[J].油气地质与采收率,2022(01):121-127
A类：
B类：
Hadoop,分布式文件系统,地震勘探,样本采集,存储优化,油气勘探开发,智能化应用,分布式存储,高效采集,并行计算,一文,件数,数据量,非结构化,HDFS,数据生成,不同维度,余存,采集效率,三倍,存储方案,高地震,应用需求
AB值：
0.269442
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