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随着高速铁路的快速发展,安全问题受到越来越大的关注,传感器采集的噪声数据反映了列车的运行状况,并与列车的安全息息相关.随着数据集的增大,数据处理的效率显得尤为重要,目前还无法高效地处理海量的噪声数据.本文利用了并行计算的思想,提出了一种基于MapReduce的海量高铁噪声数据预处理算法.在Hadoop平台上进行实验分析,证明该算法可以有效的提高海量噪声数据预处理的效率.